对比学习与聚类检测：改善无监督图像数据集的分布噪声

"该资源是一篇关于无监督特征嵌入聚类在处理损坏图像数据集中的分布问题的研究论文。论文作者提出了一种两阶段算法，旨在处理网络爬虫获取的图像数据集中存在的噪声样本，包括ID（分布内）噪声和OOD（分布外）噪声。论文涉及的关键技术包括特征对比学习、图像聚类分布、噪声样本处理和离群值敏感聚类。" 本文主要探讨了在使用搜索引擎获取图像数据集时遇到的问题，即检索到的图像中存在大量不正确（噪声）样本，这些样本可能被错误地标记或与数据集的其他类混淆。为解决这一问题，研究者提出了一种新的方法，该方法首先利用无监督的对比特征学习来表示图像，使OOD样本能够在特征空间中与ID样本线性分离。对比学习的对齐和一致性原则在此过程中起到关键作用，使噪声样本能在单位超球面上被有效区分。 接下来，研究者采用频谱嵌入和固定邻域大小的方法对无监督表示进行处理，随后运用离群值敏感聚类技术在类级别上检测噪声和OOD样本。此步骤有助于识别和分离干净的ID样本、噪声ID样本以及OOD样本。最后，他们训练了一个噪声鲁棒的神经网络，该网络能够纠正ID噪声样本的类别，并利用OOD样本来改善低级特征，通过聚类OOD样本提升分类性能。 论文展示了该算法在合成噪声图像数据集和实际的网络爬行数据集上的优秀表现，表明了其在减少数据收集成本和提高分类准确性方面的潜力。关键词涵盖了计算机视觉、图像分类、标签噪声和分布外噪声，表明该研究对于理解深度学习在处理噪声数据集时的挑战以及如何优化算法以适应这些问题具有重要意义。 总结来说，这篇论文介绍了一种创新的两阶段算法，有效地处理了图像数据集中噪声样本的问题，通过无监督对比学习和离群值敏感聚类提高了数据清洁度和分类模型的性能。这项工作为处理大规模、噪声丰富的图像数据集提供了一种实用的解决方案，并且代码已在GitHub上公开，可供其他研究者复现和进一步发展。