SeLa:Self Labeling Via Simultaneous Clustering and Representation Learning
方法论有监督的分类任务实现给定一个将数据I映射至特征向量x∈RDx∈R^Dx∈RD的深度神经网络ΦΦΦ，即x=Φ(I)x=Φ(I)x=Φ(I)。使用有N个样本I1,…,INI_1,…,I_NI1,…,IN,且具有标签y1,…,yN∈{1,…,K}y_1,…,y_N∈\{1,…,K\}y1,…,yN∈{1,…,K}的数据集训练该模型。分类头h:RD→RKh:R^D→R^Kh:RD→RK将特征向量转化