التجميع العميق لتعلم الخصائص البصرية دون إشراف

التجميع هو فئة من طرق التعلم غير المشرف عليها التي تم تطبيقها ودراستها بشكل واسع في رؤية الحاسوب. ومع ذلك، فإن القليل من الأعمال قد تم تخصيصه لتكيف هذه الطرق مع التدريب الشامل لميزات البصر على مجموعات بيانات كبيرة. في هذا العمل، نقدم DeepCluster (تجميع عميق)، وهو طريقة تجميع تقوم بتعلم مشترك لمعلمات شبكة العصبونات والتعيينات التجمعية للميزات الناتجة. يعمل DeepCluster بشكل متكرر على تجميع الميزات باستخدام خوارزمية التجميع القياسية k-means (k-متوسط)، ويستخدم التعيينات الناتجة كإشراف لتحديث أوزان الشبكة. نطبق DeepCluster على التدريب غير المشرف للشبكات العصبية التلافيفية على مجموعات بيانات كبيرة مثل ImageNet (صورة نت) وYFCC100M. يتفوق النموذج الناتج بشكل كبير على الحالة الحالية للتقنية في جميع المقاييس القياسية.