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1.论文应该少做了一个消融实验： 对比预训练模型和引入无监督hisc loss后的聚类效果，如果引入hisc loss后有提升，才能说明hisc loss 是有效的。不知作者是否有做这一部分实验。（未在论文中发现） 2.我在tf 1.14 keras 2.2.4环境下跑了hisc_mnist_semi的代码，测试了预训练后的模型 聚类指标和引入无监督hisc loss后模型聚类指标，两者是一样的。其原因是模型没有训练。接着我打印了无监督训练的总loss，其值为0。这个不知道是否由于tf keras版本的问题 3.我也尝试用pytorch实现论文的结果，在文本数据集上跑了对比实验，引入论文的方法往往导致特征聚类指标的下降，所以希望作者能够进一步提供 hisc loss的引入提高特征鲁棒性 的证明。
1.论文应该少做了一个消融实验： 对比预训练模型和引入无监督hisc loss后的聚类效果，如果引入hisc loss后有提升，才能说明hisc loss 是有效的。不知作者是否有做这一部分实验。（未在论文中发现） 2.我在tf 1.14 keras 2.2.4环境下跑了hisc_mnist_semi的代码，测试了预训练后的模型 聚类指标和引入无监督hisc loss后模型聚类指标，两者是一样的。其原因是模型没有训练。接着我打印了无监督训练的总loss，其值为0。这个不知道是否由于tf keras版本的问题 3.我也尝试用pytorch实现论文的结果，在文本数据集上跑了对比实验，引入论文的方法往往导致特征聚类指标的下降，所以希望作者能够进一步提供 hisc loss的引入提高特征鲁棒性 的证明。