deepcluster复现

### 实现和复现DeepCluster算法

#### 理解DeepCluster原理
DeepCluster是一种无监督学习方法，旨在通过聚类来学习有用的特征表示。该方法迭代地更新聚类分配并优化网络权重，在每次迭代中，先基于当前模型提取的特征执行k-means聚类操作，再将这些伪标签作为监督信号用于训练深层神经网络[^1]。

#### 准备工作环境
为了实现DeepCluster算法，需准备合适的开发环境。推荐使用Python及其科学计算库如PyTorch或TensorFlow构建深度学习框架。安装必要的依赖包之后，还需下载预处理后的数据集以便后续实验验证。

pip install torch torchvision numpy matplotlib scikit-learn faiss-cpu

#### 数据加载与预处理
对于输入的数据集，通常会经过标准化、裁剪等常规图像增强手段处理。具体来说，可采用随机水平翻转、颜色抖动等方式增加样本多样性，从而提高泛化能力。

import torchvision.transforms as transforms
from torchvision.datasets import CIFAR10

transform_train = transforms.Compose([
    transforms.RandomResizedCrop(224),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.ToTensor(),
])

dataset = CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform_train)
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=256, shuffle=False)

#### 初始化网络结构
选择适合的任务需求的基础架构，例如ResNet系列中的某一层级版本作为骨干网。这里选取`resnet50`为例说明：

import torchvision.models as models

model = models.resnet50(pretrained=False).cuda()
for param in model.parameters():
    param.requires_grad = True

#### 特征提取与K-Means聚类
定义函数完成批量图片向量化的任务，并调用Faiss库高效执行大规模K均值聚类运算获取初始类别中心点位置。

def compute_features(dataloader, model, N):
    model.eval()
    features = torch.zeros(N, 2048).cuda()  # 假设最后一层fc输出维度为2048
    
    with torch.no_grad():
        for i, (inputs, _) in enumerate(dataloader):
            inputs = inputs.cuda(non_blocking=True)
            aux = model(inputs).data.clone()
            features[i * args.batch:i * args.batch + len(aux)] = aux
            
    return features.cpu().numpy()

features = compute_features(dataloader, model, len(dataset))
centroids, _ = kmeans(features, K=args.nmb_clusters)  # 使用faiss进行加速

#### 训练过程设计
设置损失函数（交叉熵）、优化器以及学习率调度策略；循环交替执行前向传播预测分类结果同实际分配情况对比调整参数直至收敛稳定为止。

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(
    filter(lambda x: x.requires_grad, model.parameters()),
    lr=args.lr,
    momentum=0.9,
    weight_decay=10 ** -4,
)

scheduler = StepLR(optimizer, step_size=100, gamma=0.1)

for epoch in range(args.start_epoch, args.epochs):
    
    # Assign pseudo-labels using cluster assignments from previous iteration.
    assign_labels(model, centroids, dataloader, dataset)
    
    # Train one epoch on the assigned labels.
    train(train_loader, model, criterion, optimizer, scheduler, epoch)

上述代码片段展示了如何逐步搭建起完整的DeepCluster流程，从初始化到最终得到可用于下游任务迁移的良好表征空间。值得注意的是，实践中可能还需要针对特定应用场景微调超参配置以达到最佳效果。