本研究探讨了从未标记数据中学习 K-means 聚类和深度特征表示的方法，提出了基于 Gumbel-Softmax 的梯度估计器，并通过自蒸馏和新目标函数提升了无标签图像分类的聚类准确性，最终在 ImageNet 上达到了 61.6% 的聚类精度。