Perhaps our expressiveness-learnability framework is more obvious in the clustering-based algorithm like DeepCluster [1]} and SwAV [2]}. In these algorithms, you learn not only \(\mathcal {F}\)  but also a bank of cluster centroids \(\mathcal {C}\)  as well as assignments \(\tilde{y} = \mathcal {C}^T\mathcal {F}(x)\) . As a result, we can also view these algorithms as finding \(\tilde{y} = \mathcal {G}(x)\) , where \(\mathcal {G}\)  is composed of \(\mathcal {F}\)  and \(\mathcal {C}\) .

Возможно, наша модель выразительности и обучаемости более очевидна в алгоритмах, основанных на кластеризации, таких как DeepCluster [1] и SwAV [2]. В этих алгоритмах вы обучаете не только \(\mathcal{F}\), но и набор центроидов кластеров \(\mathcal{C}\), а также присваивания \(\tilde{y} = \mathcal{C}^T\mathcal{F}(x)\). В результате мы также можем рассматривать эти алгоритмы как поиск \(\tilde{y} = \mathcal{G}(x)\), где \(\mathcal{G}\) состоит из \(\mathcal{F}\) и \(\mathcal{C}\).