A mini-batch training strategy for deep subspace clustering networks

📄 arXiv: 2507.19917v1 📥 PDF

作者: Yuxuan Jiang, Chenwei Yu, Zhi Lin, Xiaolan Liu

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-07-26

💡 一句话要点

提出基于Memory Bank的Mini-batch深度子空间聚类网络，解决高分辨率图像聚类问题。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 深度子空间聚类 Mini-batch训练 Memory Bank 对比学习 无解码器框架

📋 核心要点

  1. 现有深度子空间聚类方法依赖全批量处理，无法有效处理高分辨率图像，限制了其可扩展性。
  2. 通过引入Memory Bank保存全局特征表示，实现Mini-batch训练，从而提升深度子空间聚类的可扩展性。
  3. 提出无解码器的对比学习框架，避免了训练解码器的计算开销，并在COIL100和ORL数据集上取得了优异的性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于深度子空间聚类（DSC）网络的Mini-batch训练策略。现有的DSC方法通常结合自编码器和自表达层，依赖于全批量处理，这限制了其在高分辨率图像上的应用。为了解决这个问题，本文集成了一个保存全局特征表示的Memory Bank，从而实现了DSC的可扩展训练。此外，为了高效地微调用于子空间聚类的大规模预训练编码器，本文提出了一个无解码器的框架，该框架利用对比学习代替自编码进行表示学习。这种设计不仅消除了训练解码器的计算开销，而且提供了具有竞争力的性能。大量实验表明，该方法不仅实现了与全批量方法相当的性能，而且通过微调深度网络，在COIL100和ORL数据集上优于其他最先进的子空间聚类方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有的深度子空间聚类（DSC）方法，特别是那些结合自编码器和自表达层的方法，通常需要全批量处理。这意味着在训练过程中，需要将整个数据集加载到内存中，这对于高分辨率图像或大规模数据集来说是不可行的。因此，如何实现DSC的Mini-batch训练，使其能够处理更大规模的数据集，是一个重要的挑战。

核心思路：本文的核心思路是引入一个Memory Bank来存储全局特征表示。通过这种方式，即使在Mini-batch训练中，模型也能访问到整个数据集的特征信息，从而克服了全批量处理的限制。此外，为了进一步提高效率，论文还提出了一个无解码器的框架，利用对比学习来学习特征表示，避免了训练解码器的计算开销。

技术框架：该方法主要包含两个关键模块：一个是基于Memory Bank的Mini-batch训练策略，另一个是无解码器的对比学习框架。首先，使用一个预训练的编码器提取图像的特征表示。然后，将这些特征存储在Memory Bank中。在Mini-batch训练过程中，模型从Memory Bank中采样特征，并利用这些特征来构建自表达系数矩阵。最后，使用对比学习损失来优化编码器，使其能够学习到更具区分性的特征表示。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将Memory Bank引入到深度子空间聚类中，从而实现了Mini-batch训练。这使得DSC能够处理更大规模的数据集，并提高了训练效率。此外，无解码器的对比学习框架也是一个重要的创新，它避免了训练解码器的计算开销，并提供了具有竞争力的性能。

关键设计：Memory Bank的大小是一个关键参数，它决定了模型能够访问到的全局特征信息的量。对比学习损失函数的选择也很重要，它直接影响到学习到的特征表示的质量。此外，编码器的网络结构和预训练方式也会影响到最终的聚类性能。论文中具体使用了哪种对比学习损失函数和编码器结构，需要参考原文。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在COIL100和ORL数据集上优于其他最先进的子空间聚类方法。通过微调深度网络，该方法在这些数据集上取得了显著的性能提升，证明了其有效性和优越性。具体性能数据和对比基线需要在原文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于图像聚类、视频分析、生物信息学等领域。例如，在图像聚类中，可以利用该方法对大规模图像数据集进行有效聚类，从而发现隐藏的图像类别。在视频分析中，可以对视频帧进行聚类，从而实现视频摘要和行为识别。在生物信息学中，可以对基因表达数据进行聚类，从而发现新的基因功能。

📄 摘要（原文）

Mini-batch training is a cornerstone of modern deep learning, offering computational efficiency and scalability for training complex architectures. However, existing deep subspace clustering (DSC) methods, which typically combine an autoencoder with a self-expressive layer, rely on full-batch processing. The bottleneck arises from the self-expressive module, which requires representations of the entire dataset to construct a self-representation coefficient matrix. In this work, we introduce a mini-batch training strategy for DSC by integrating a memory bank that preserves global feature representations. Our approach enables scalable training of deep architectures for subspace clustering with high-resolution images, overcoming previous limitations. Additionally, to efficiently fine-tune large-scale pre-trained encoders for subspace clustering, we propose a decoder-free framework that leverages contrastive learning instead of autoencoding for representation learning. This design not only eliminates the computational overhead of decoder training but also provides competitive performance. Extensive experiments demonstrate that our approach not only achieves performance comparable to full-batch methods, but outperforms other state-of-the-art subspace clustering methods on the COIL100 and ORL datasets by fine-tuning deep networks.