K-means auto-supervisé

Le K-means auto-supervisé est une technique de clustering qui combine l'assignation K-means avec l'apprentissage de représentations auto-supervisé. Le modèle alterne entre le regroupement de points de données non étiquetés en K groupes et l'utilisation de ces assignations de clusters comme pseudo-étiquettes pour affiner une représentation de caractéristiques sous-jacente, produisant des clusters de plus en plus cohérents sans aucune vérité terrain annotée par l'homme.