論文の概要: Uncorrelated Semi-paired Subspace Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.11124v1
• Date: Sun, 22 Nov 2020 22:14:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-22 09:00:53.224697
• Title: Uncorrelated Semi-paired Subspace Learning
• Title（参考訳）: 非相関半ペアサブスペース学習
• Authors: Li Wang, Lei-Hong Zhang, Chungen Shen, and Ren-Cang Li
• Abstract要約: 一般化された非相関なマルチビューサブスペース学習フレームワークを提案する。 フレームワークの柔軟性を示すために,教師なし学習と教師なし学習の両方のための5つの新しいセミペアモデルをインスタンス化する。 提案するモデルは,ベースラインよりも競争力が高い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.20500993803316
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-view datasets are increasingly collected in many real-world applications, and we have seen better learning performance by existing multi-view learning methods than by conventional single-view learning methods applied to each view individually. But, most of these multi-view learning methods are built on the assumption that at each instance no view is missing and all data points from all views must be perfectly paired. Hence they cannot handle unpaired data but ignore them completely from their learning process. However, unpaired data can be more abundant in reality than paired ones and simply ignoring all unpaired data incur tremendous waste in resources. In this paper, we focus on learning uncorrelated features by semi-paired subspace learning, motivated by many existing works that show great successes of learning uncorrelated features. Specifically, we propose a generalized uncorrelated multi-view subspace learning framework, which can naturally integrate many proven learning criteria on the semi-paired data. To showcase the flexibility of the framework, we instantiate five new semi-paired models for both unsupervised and semi-supervised learning. We also design a successive alternating approximation (SAA) method to solve the resulting optimization problem and the method can be combined with the powerful Krylov subspace projection technique if needed. Extensive experimental results on multi-view feature extraction and multi-modality classification show that our proposed models perform competitively to or better than the baselines.
• Abstract（参考訳）: 多くの実世界のアプリケーションで多視点データセットが収集され,従来の一視点学習法よりも既存の多視点学習法の方が学習性能が向上している。 しかし、これらのマルチビュー学習の手法のほとんどは、各インスタンスでビューが失われず、すべてのビューからのすべてのデータポイントが完全にペアリングされなければならないという仮定に基づいている。 したがって、ペアのないデータを処理できないが、学習プロセスから完全に無視できる。 しかし、ペアデータよりもペアデータの方が現実に豊富であり、単にペアデータのすべてがリソースの膨大な浪費を無視するだけである。 本稿では,非相関的特徴の学習を成功させる多くの既存の著作に動機づけられた,半ペア化部分空間学習による非相関的特徴の学習に着目する。 具体的には,半ペアデータに多くの実績のある学習基準を自然に統合できる汎用的非相関多視点サブスペース学習フレームワークを提案する。 フレームワークの柔軟性を示すために,教師なし学習と教師なし学習の両方のための5つの新しいセミペアモデルをインスタンス化する。 また、結果の最適化問題を解決するために逐次交互近似法(SAA)を設計し、必要に応じて強力なKrylov部分空間投影法と組み合わせることができる。 マルチビュー特徴抽出とマルチモダリティ分類の大規模な実験結果から,提案モデルがベースラインに比較して高い性能を示した。

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