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RSS订阅原创 论文笔记-对比聚类Contrastive Clustering
在这篇文章中提出了一种单阶段在线聚类方法——对比聚类，该方法采用实例级和聚类级的对比学习。具体地说，对于给定的数据集，通过数据增强技术构造正负实例对，并将这些实例对投影到特征空间中。在实例级和聚类级对比学习中，分别在行空间和列空间中进行，通过最大化正对的相似性和最小化负对的相似性来实现。特征矩阵的行可以被视为实例的软标签，相应地，列可以进一步视为聚类表示。通过同时优化实例级和聚类级的对比损失，模型能够以端到端的方式共同学习表示和聚类分配。
2024-08-05 09:58:57
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原创 吴恩达《深度学习》笔记
关于训练深度，最难的事情之一就是要处理的参数的数量在深度神经网络模型中，常采用来调试超参数。另一个常用方法是采用的采样策略。假设在经过随机采样后发现蓝色方格这片局域的表现较好，那么将聚集更多资源在这个区域内搜索。
2024-06-10 01:49:40
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空空如也
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