e-means：用指数移动平均加速 k-means
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e-means：用指数移动平均加速 k-means
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先了解这件事
AI 综述
Swann Bessa 等作者发布 e-means 聚类方法及论文，称其用指数移动平均做 mini-batch 更新，在 1.2 到 3 个 epoch 内达到 Lloyd 算法 25 个 epoch 的测试损失，即所需 epoch 数约为后者的十分之一。 作者称该结论覆盖较大范围的规模和数据集；方法默认 T 为 5 个 epoch，代码位于 faiss/contrib/e_means。上述效果均为作者说法，报道未给出独立验证。
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最新进展11月10日 02:45
e-means：以十分之一 epoch 达到同等损失的更快 k-means报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月10日
- Hacker Newse-means：以十分之一 epoch 达到同等损失的更快 k-means
e-means 提出用指数移动平均做 mini-batch 更新的 k-means 优化规则，在 1.2 到 3 个 epoch 内达到 Lloyd 算法 25 个 epoch 的测试损失。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。