Joint image clustering and self-supervised representation learning through debiased contrastive loss
Notice bibliographique
Résumé
Joint self-supervised representation learning and image clustering have emerged as some of the most effective techniques for visual representation learning. However, existing methods often rely on artificially balanced datasets, raising concerns about their performance on imbalanced and long-tail data distributions. To address this challenge, we propose a novel framework that combines debiased self-supervised representation learning with joint clustering. By adapting the debiased contrastive loss, our approach mitigates the under-clustering of minority classes in imbalanced datasets. Furthermore, integrating the debiased contrastive loss with a divergence clustering loss significantly improves the quality of learned representations. We conducted extensive experiments on diverse datasets, including CIFAR-10, CIFAR-100, iNaturalist-2018, ISIC-2018 (skin lesions), and two ophthalmic retina fundus glaucoma datasets. Our framework was compared against state-of-the-art methods such as SimCLR, SimSiam, Debiased, and BNN, as well as other self-supervised and clustering algorithms. The results demonstrate that our method outperforms existing deep clustering, self-supervised, and semi-supervised techniques across various classification and clustering tasks, particularly on imbalanced and clinical datasets. These findings establish the effectiveness of our framework for representation learning under challenging data distributions, offering new insights into addressing imbalances in real-world applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».