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论文标题：Deep Clustering for Unsupervised Learning of Visual Features
论文作者：Mathilde Caron, Piotr Bojanowski, Armand Joulin, Matthijs Douze
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1 前言

2 方法

　　整体框架：

　　Empty clusters

　　具体来讲，使用模型来预测伪标签，可能使得网络产生的特征经过聚类都位于某个簇心周围，而使得其他簇心没有样本，这个问题是由于没有限制某个簇心不能没有样本。

• • 一个解决方法是限制每个簇心最少的样本数，这需要计算整个数据集，代价太高；
  • 另一种方式是当某个簇心为空时，随机选择一个非空的簇心，在其上加一些小的扰动作为新的簇心，同时让属于非空簇心的样本也属于新的簇心；

　　Trivial parametrization

• • 另外一个问题是大量的数据被聚类到少量的几类上，一种极端场景是被聚类到一类上，这种情况下网络可能对于任意的输入都产生相同的输出；
  • 解决这个问题的方法是根据类别（或伪标签）对样本进行均匀采样；