使用僞半監督學習的無監督聚類

提出兩個問題：是否有可能僅使用無監督技術來創建半監督方法所需的小標籤數據集？如果是這樣，半監督方法是否可以利用這種自動生成的僞標記數據集來提供比最新的無監督方法更高的性能？ 爲了自主創建高精度的僞標記數據集，我們將深度網絡的集成與自定義圖聚類算法結合使用（第4節）。我們首先以無人監督的方式訓練一組深層網絡。每個網絡獨立地對輸入進行聚類。然後，我們比較兩個輸入數據點。如果所有網絡都同意這兩個數據點屬

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