contrastive clustering

时间: 2023-04-27 13:05:02 浏览: 167
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对比聚类（contrastive clustering）是一种无监督学习方法，它通过比较不同样本之间的相似度来将它们分组。这种方法通常用于处理高维数据，例如图像和文本数据。对比聚类的目标是将相似的样本分配到同一组中，而将不相似的样本分配到不同的组中。这种方法可以用于许多应用程序，例如图像分割，文本分类和推荐系统。
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contrastive_output = self.contrastive_head(mean_output) # cluster output cluster_prob = self.get_cluster_prob(mean_output) cluster_output = self.target_distribution(cluster_prob).detach() return contrastive_output, [cluster_prob, cluster_output], mean_output

4. 最后，返回了对比学习的输出 contrastive_output、聚类概率和聚类输出的列表 [cluster_prob, cluster_output]，以及平均输出 mean_output。 这段代码的作用是根据输入的平均输出进行对比学习和聚类操作，...

class End2EndModel(nn.Module): def __init__(self, backbone, head='mlp', features_dim=128, nheads=1, nclusters=10): super(End2EndModel, self).__init__() self.backbone = backbone['backbone'] self.backbone_dim = backbone['dim'] self.head = head self.nheads = nheads assert(isinstance(self.nheads, int)) assert(self.nheads > 0) self.cluster_head = nn.ModuleList([nn.Linear(self.backbone_dim, nclusters) for _ in range(self.nheads)]) if head == 'linear': self.contrastive_head = nn.Linear(self.backbone_dim, features_dim) elif head == 'mlp': self.contrastive_head = nn.Sequential( nn.Linear(self.backbone_dim, self.backbone_dim), nn.ReLU(), nn.Linear(self.backbone_dim, features_dim)) else: raise ValueError('Invalid head {}'.format(head)) def forward(self, x): features = self.backbone(x) contrastive_features = self.contrastive_head(features) contrastive_features = F.normalize(contrastive_features, dim = -1) cluster_outs = [cluster_head(features) for cluster_head in self.cluster_head] return contrastive_features, cluster_outs

这是一个端到端模型的类End2EndModel，它包含了对比学习和聚类任务。它接受一个backbone作为输入，backbone是一个由特征提取器...最后，返回对比学习任务的特征向量contrastive_features和聚类任务的输出cluster_outs。

class ContrastiveModel(nn.Module): def __init__(self, backbone, head='mlp', features_dim=128): super(ContrastiveModel, self).__init__() self.backbone = backbone['backbone'] self.backbone_dim = backbone['dim'] self.head = head if head == 'linear': self.contrastive_head = nn.Linear(self.backbone_dim, features_dim) elif head == 'mlp': self.contrastive_head = nn.Sequential( nn.Linear(self.backbone_dim, self.backbone_dim), nn.ReLU(), nn.Linear(self.backbone_dim, features_dim)) else: raise ValueError('Invalid head {}'.format(head)) def forward(self, x): features = self.contrastive_head(self.backbone(x)) features = F.normalize(features, dim = 1) return features class ClusteringModel(nn.Module): def __init__(self, backbone, nclusters, nheads=1): super(ClusteringModel, self).__init__() self.backbone = backbone['backbone'] self.backbone_dim = backbone['dim'] self.nheads = nheads assert(isinstance(self.nheads, int)) assert(self.nheads > 0) self.cluster_head = nn.ModuleList([nn.Linear(self.backbone_dim, nclusters) for _ in range(self.nheads)]) def forward(self, x, forward_pass='default'): if forward_pass == 'default': features = self.backbone(x) out = [cluster_head(features) for cluster_head in self.cluster_head] elif forward_pass == 'backbone': out = self.backbone(x) elif forward_pass == 'head': out = [cluster_head(x) for cluster_head in self.cluster_head] elif forward_pass == 'return_all': features = self.backbone(x) out = {'features': features, 'output': [cluster_head(features) for cluster_head in self.cluster_head]} else: raise ValueError('Invalid forward pass {}'.format(forward_pass)) return out，这是什么模型啊

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def contrastive_evaluate(val_loader, model, memory_bank): top1 = AverageMeter('Acc@1', ':6.2f') model.eval() for batch in val_loader: images = batch['image'].cuda(non_blocking=True) target = batch['target'].cuda(non_blocking=True) constrastive_features, cluster_output = model(images) output = memory_bank.weighted_knn(constrastive_features) acc1 = 100*torch.mean(torch.eq(output, target).float()) top1.update(acc1.item(), images.size(0)) return top1.avg

这一个用于评估对比学习模型的函数contrastive_evaluate。它接受一个验证数据集val_loader，一个对比学习模型model，以及一个存储样本特征的内存库memory_bank。 首先，创建一个用于计算准确率的AverageMeter对象...

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