第一篇论文思路

1. 中心对比聚类
2. 自适应k+中心对比
3. batch+自适应+中心对比

batch操作:
取出batch-->训练,对比损失,同时做聚类:其中每次聚30次,综合其中的k值.其中,k值利用强化学习自适应,其次,强化损失有局部损失和全局损失

n*d 维的特征,经过d*k的运算,得到最终的聚类结果.
疑问:是否需要全局的结果?(猜测:不需要)
第一篇论文实验