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基于深度聚类的无监督特征嵌入学习

         

摘要

为了提高无监督嵌入学习对图像特征的判别能力,提出一种基于深度聚类的无监督学习方法。通过对图像的嵌入特征进行聚类,获得图像之间的伪类别信息,然后最小化聚类损失来优化网络模型,使得模型能够学习到图像的高判别性特征。在三个标准数据集上的图像检索性能表明了该方法的有效性,并且优于目前大多数方法。

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