論文: "Deep Clustering for Unsupervised Learning of Visual Features"

"Deep Clustering for Unsupervised Learning of Visual Features"
https://arxiv.org/abs/1807.05520

教師なし学習の話。
クラスター分類をCNNで行うのだが、k-meansでクラスタ分類した結果を使用してCNNを学習することで高い性能が出たという話。
ImageNetでもデータとしては偏っていて、数も少ない。もっとたくさんの幅広いカテゴリのデータで学習しないといけないが、そんな学習データセットはない。
ConvNetのところはAlexNetでも、VGGでもなんでもいいよ。k-meansもほかの方法でもいい。
普通に考えると、一つのクラスタに収束してしまいそうだが、そうはならないよという話は言及あり。
Fig. 1にこの論文で紹介する手法のすべてが書いてある。