この記事は深層学習技術に対する一般的な批判や懸念事項にいくつか対処しています。まず、深層クラスタリングネットワーク内で発生する過剰自信問題（overconfidence problem）を取り上げており、これを解決する新しいカリブレーションフレームワークを提案しています。また、従来のキャリブレーション方法が未監督クラスタリング下では直接適用できないことも指摘しており、「CDC-Cali」モデルを通じて正確な信頼度推定と高いクラスタリングパフォーマンスを実現しています。