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自适应自监督鲁棒聚类未标定的非结构化数据
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原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了多种创新的深度聚类方法，如RUC模型、RGC、ADCN、KIERA、DRC、R$^2$FGC、ArCL和DSASC。这些方法通过无监督学习、强化学习和自我监督机制，提升了聚类性能和鲁棒性，解决了过度自信和灾难性遗忘问题，并在多个数据集上表现优异。
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关键要点
- RUC模型利用无监督图像聚类模型的伪标签，修正错误知识，缓解过度自信问题，具有良好的灵活性和鲁棒性。
- 强化图聚类（RGC）将集群数量确定与无监督表示学习统一，通过强化学习机制评估聚类质量。
- 无监督深度自动聚类网络（ADCN）结合特征提取和自治全连接层，能够在流式环境中自主构造聚类结构。
- KIERA采用基于质心的经验回放方法，处理不断变化的环境，克服灾难性遗忘问题，具有竞争性能。
- Deep Robust Clustering (DRC)同时考虑语义聚类和特征表现，显著提高了准确性。
- R$^2$FGC从全局和局部视角提取关系信息，学习判别性嵌入表示，优于现有基准方法。
- ArCL保证学习域不变特征，显著提高对比学习的可转移性。
- DSASC通过视觉转换器提取特征，学习更高效的子空间结构，实验结果优于现有方法。
- 基于关系推理的半监督框架在医学图像分类中利用未标记数据，鼓励预测一致性，表现优于许多半监督学习方法。
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延伸问答
RUC模型的主要功能是什么？
RUC模型利用无监督图像聚类的伪标签修正错误知识，缓解过度自信问题，具有灵活性和鲁棒性。
强化图聚类（RGC）是如何评估聚类质量的？
RGC通过强化学习机制统一集群数量确定与无监督表示学习，精确捕捉图中的局部和全局信息来评估聚类质量。
KIERA方法如何应对灾难性遗忘问题？
KIERA采用基于质心的经验回放方法，处理不断变化的环境，从而克服灾难性遗忘问题。
Deep Robust Clustering (DRC)的优势是什么？
DRC同时考虑语义聚类和特征表现，显著提高了准确性，减少类内差异并增加跨类别差异。
ArCL方法如何提高对比学习的可转移性？
ArCL保证学习域不变特征，显著提高对比学习的可转移性，并可与现有对比学习算法集成。
DSASC方法的主要创新点是什么？
DSASC通过视觉转换器提取特征，学习更高效的子空间结构，考虑数据内容和结构信息，实验结果优于现有方法。
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