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基于 CLIP 的栅格拼图表示：图像聚类的新视角
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该论文提出了一种循环框架，用于联合无监督学习的深度表示和图像聚类。该模型通过在CNN输出的表示层上堆叠聚类算法的连续操作的循环过程，在前向传递中进行图像聚类，在后向传递中进行表示学习。该方法在各种图像数据集的图像聚类中表现优于现有技术，并且学习到的表示在转移到其他任务时具有很好的通用性。
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关键要点
- 提出了一种循环框架用于联合无监督学习的深度表示和图像聚类。
- 模型通过在CNN输出的表示层上堆叠聚类算法的连续操作进行前向传递和后向传递。
- 集成了图像聚类和表示学习的过程，使用统一加权的三元组损失函数进行端到端优化。
- 该方法在各种图像数据集的图像聚类中表现优于现有技术。
- 学习到的表示在转移到其他任务时具有良好的通用性。
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