深層学習を用いた視覚表現学習における効率的なクラスタリングの活用

本研究では、従来の画像グリッドベースのアプローチとは異なり、クラスタリングに基づいて視覚特徴を抽出する新しい枠組みを提案する。この枠組みにより、画像データの潜在的な分布を自動的に捉えることができ、解釈可能性の高い特徴表現を得ることができる。