Fugu-MT 論文翻訳(概要): Robust Self-Supervised Convolutional Neural Network for Subspace Clustering and Classification

論文の概要: Robust Self-Supervised Convolutional Neural Network for Subspace Clustering and Classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.03375v1
Date: Fri, 3 Apr 2020 16:07:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-17 03:43:12.475832
Title: Robust Self-Supervised Convolutional Neural Network for Subspace Clustering and Classification
Title（参考訳）: サブスペースクラスタリングと分類のためのロバスト自己監視畳み込みニューラルネットワーク
Authors: Dario Sitnik and Ivica Kopriva
Abstract要約: 本稿では,自己管理型畳み込みサブスペースクラスタリングネットワーク(S2$ConvSCN)のロバストな定式化を提案する。真の教師なしのトレーニング環境では、Robust $S2$ConvSCNは、4つのよく知られたデータセットで見られるデータと見えないデータの両方に対して、ベースラインバージョンをかなり上回っている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.10152838128195464
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Insufficient capability of existing subspace clustering methods to handle data coming from nonlinear manifolds, data corruptions, and out-of-sample data hinders their applicability to address real-world clustering and classification problems. This paper proposes the robust formulation of the self-supervised convolutional subspace clustering network ($S^2$ConvSCN) that incorporates the fully connected (FC) layer and, thus, it is capable for handling out-of-sample data by classifying them using a softmax classifier. $S^2$ConvSCN clusters data coming from nonlinear manifolds by learning the linear self-representation model in the feature space. Robustness to data corruptions is achieved by using the correntropy induced metric (CIM) of the error. Furthermore, the block-diagonal (BD) structure of the representation matrix is enforced explicitly through BD regularization. In a truly unsupervised training environment, Robust $S^2$ConvSCN outperforms its baseline version by a significant amount for both seen and unseen data on four well-known datasets. Arguably, such an ablation study has not been reported before.
Abstract（参考訳）: 非線形多様体やデータ破損,サンプル外データから得られるデータを扱うための,既存のサブスペースクラスタリング手法の不十分な能力は,実世界のクラスタリングや分類問題への対処を妨げている。本稿では,完全連結(FC)層を組み込んだ自己教師型畳み込みサブスペースクラスタリングネットワーク(S^2$ConvSCN)のロバストな定式化を提案する。 S^2$ConvSCN クラスタデータは、特徴空間における線形自己表現モデルを学ぶことによって非線形多様体から得られる。データ破損に対するロバスト性は、誤差のコレントロピー誘導計量(CIM)を用いて達成される。さらに、表現行列のブロック対角構造(BD)は、BD正規化によって明示的に強制される。真の教師なしのトレーニング環境では、Robust $S^2$ConvSCNは、4つのよく知られたデータセットで見られるデータと見えないデータの両方に対して、ベースラインバージョンをかなり上回っている。このようなアブレーション研究はこれまで報告されていない。

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