[发明专利]一种基于标签自适应策略的深度半监督图像聚类方法有效
| 申请号： | 202010084739.0 | 申请日： | 2020-02-10 |
| 公开（公告）号： | CN111259979B | 公开（公告）日： | 2022-11-18 |
| 发明（设计）人： | 陈志奎;李超杰;高静;李朋 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/762 | 分类号： | G06V10/762;G06F16/55 |
| 代理公司： | 大连理工大学专利中心 21200 | 代理人： | 李晓亮;潘迅 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 一种基于标签自适应策略的深度半监督图像聚类方法，属于图像聚类与数据挖掘技术领域，1)预训练编解码网络，初始化特征嵌入空间；2)通过K‑means方法在潜在特征空间初始化聚类簇心；3)计算聚类结果的软分配和目标分布，基于KL散度生成聚类损失；4)利用标签自适应策略动态生成临时监督标签，基于交叉熵生成标签损失；5)计算和优化联合目标函数，迭代更新直至满足收敛条件，完成聚类学习。本发明针对图像数据设计了一种深度半监督聚类方法，考虑在聚类过程中的标签漂移问题，并设计了一种标签自适应策略，以动态适应标签的漂移，同时整合聚类损失和标签损失，联合优化潜在特征空间和调整聚类簇心，能有效提高聚类方法的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 标签 自适应 策略 深度 监督 图像 方法 | ||
【主权项】：
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