code: https://github.com/xu-ji/IIC
paper: https://arxiv.org/abs/1807.06653

人类是如此擅长“无监督”，以至于我们经常用肤浅的认知作出荒谬的结论。

人类擅长“无监督”，往往是因为“滥用”过往的经验妄下结论; 而AI模型的“无监督”，是对数据“妄下”的结论。自从有了深度网络的“大锤”，曾经传统聚类的钉子（k-means, 谱聚类等）似乎都被敲了一遍。

而强行结合传统聚类的深度学习方法，缺乏语义过滤，谁能保证选取的特征都是对聚类任务有意义的？（回过头还得做PCA和白化）

为了摒弃传统聚类和神经网络的强拼硬凑，IIC（不变信息聚类）被提出 。IIC没有用传统聚类，而是对CNN稍作改动，用互信息最大化目标函数和双输入（two head）CNN的架构：

重要的地方有3点，

一， CNN网络用了双输入（不要误以为用了两个CNN，注意虚线部分是共享权重的）。为了做到无监督，模型每拿到一张图片x，都对这张图片做一次转换操作（平移、旋转或crop）得到另一张图片x’ 。因此，训练时是两次正向传播 + 一次反向传播的模式，把x，x’两张图片的两个输出z，z’一次性得到再做loss计算。

二， loss采用了互信息最大化目标函数 ：

为了让模型总能在图像中辨认出（过滤出）相同类别的对象，与交叉熵（cross entropy）不同的是，最大互信息诱导出的z不会是杂乱无章的（cross entropy是对所有位一起做loss惩罚的）。最大互信息会类似one hot key，诱导每一位独立代表一个类别。

三，IIC可以用overclustering做类别更多的聚类（把那些难以聚类的对象放在更多的抽屉）。对IIC来说只要把输出的z，z’ 维数进行扩大 。

综上，IIC极力让模型学到：“当对象类别一致时，网络输出z也应该非常相似”，而最大互信息使得网络输出z有了更强的语义（对应的类别）。

比较违反直觉的是，这种无监督纯粹是把每张图像平移，旋转或crop得到成对图片的，模型最后能在这些成对图片中找到较好的聚类模式：