过滤结构融合对比连续多视图聚类

视图持续到达不遗忘

用过滤结构融合引导新视图聚类,在持续多视图场景下保持稳定性和可塑性平衡。

Xinhang, Wan · Jiyuan, Liu · 余皓 · Qian, Qu · Li, Ao · 刘新旺 · Liang, Ke · Zhibin, Dong · 祝恩

IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 2024

技术优势

不遗忘旧知识

通过数据缓冲存储过滤后的结构信息,并用其引导新视图的聚类过程,从而保留历史知识。

降低存储与计算开销

提出'先聚类后采样'策略,避免获取和存储全部结构信息的高复杂度。

有理论支撑

方法被证明与半监督学习和知识蒸馏存在理论联系。

代码公开

代码已开源,便于复现和应用。

应用场景