在本文中，我们提出了一个自然的单个偏好（IP）稳定性的概念，该概念要求每个数据点平均更接近其自身集群中的点，而不是其他群集中的点。我们的概念可以从几个角度的动机，包括游戏理论和算法公平。我们研究了与我们提出的概念有关的几个问题。我们首先表明，确定给定数据集通常允许进行IP稳定的聚类通常是NP-HARD。结果，我们探索了在某些受限度量空间中查找IP稳定聚类的有效算法的设计。我们提出了一种poly Time算法，以在实际线路上找到满足精确IP稳定性的聚类，并有效地算法来找到针对树度量的IP稳定2聚类。我们还考虑放松稳定性约束，即，与其他任何集群相比，每个数据点都不应太远。在这种情况下，我们提供具有不同保证的多时间算法。我们在实际数据集上评估了一些算法和几种标准聚类方法。
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我们提出了简单的主动采样和重新重量策略，以优化最小最大公平性，可以应用于通过损耗最小化学习的任何分类或回归模型。我们的方法背后的关键直觉是在每个TIMESTEP中使用来自当前模型中最差的组的DataPoint，以更新模型。实施的易于实现和我们稳健的制定的一般性使其成为提高糟糕表现群体的模型性能的有吸引力的选择。对于凸起的学习问题，如线性或逻辑回归，我们提供了对我们的策略的细粒度分析，证明了其收敛速度对Min-Max Fair解决方案。
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在本文中，我们表明，自我监督的功能学习的最新进展使无监督的对象发现和语义细分，其性能与10年前的监督语义分割相匹配。我们提出了一种基于无监督的显着性掩码和自我监督的特征聚类的方法，以启动对象发现，然后在伪标签上训练语义分割网络，以在带有多个对象的图像上引导系统。我们介绍了Pascal VOC的结果，该结果远远超出了当前的最新状态（47.3 MIOU），我们首次在整个81个类别中向COCO上首次报告结果：我们的方法发现了34个类别，价格超过20美元\％$ iou，同时获得所有81个类别的平均值为19.6。
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