irisで試す相互情報量の最大化による教師なし学習手法IIC - Qiita

irisで試す相互情報量の最大化による教師なし学習手法IIC - Qiita

概要 実験結果のファイルをGitHubに保存しています 概要 未知ラベルの画像にノイズをのっけて、相互情報...概要を表示 概要 実験結果のファイルをGitHubに保存しています 概要 未知ラベルの画像にノイズをのっけて、相互情報量を最大化するように学習することで画像のクラスタリングを行えるとのこと。 つまり、画像に対して事前のアノテーション（ラベリング）作業不要でクラスタリングが可能 詳細はarxiv読んでください。 Invariant Information Clustering for Unsupervised Image Classification and Segmentation（arxiv） xu-ji/IIC （本家Gitリポジトリ） 教師あり学習の精度を超えた！？相互情報量の最大化による教師なし学習手法IICの登場！ （日本語解説） RuABraun/phone-clustering （比較的シンプルな実装例Gitリポジトリ） MNISTはいろんなひとが実装しているので、 画像ではなく、もっと