論文の概要: Dynamical softassign and adaptive parameter tuning for graph matching
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.08233v3
- Date: Sun, 24 Mar 2024 12:11:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-03-27 06:02:58.823537
- Title: Dynamical softassign and adaptive parameter tuning for graph matching
- Title（参考訳）: グラフマッチングのための動的ソフトアサインと適応パラメータチューニング
- Authors: Binrui Shen, Qiang Niu, Shengxin Zhu,
- Abstract要約: 制約勾配アルゴリズムと呼ばれるグラフマッチング問題に対する統一的なフレームワークについて検討する。
我々の寄与する適応的なステップサイズパラメータは、基礎となるアルゴリズムの収束を保証することができる。
本稿では,ソフトアサイン制約勾配法という新しいグラフマッチングアルゴリズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7456521449098222
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper studies a unified framework for graph matching problems called the constrained gradient method. Popular algorithms within this framework include graduated assignment (GA), integer projected fixed-point method (IPFP), and doubly stochastic projected fixed-point method (DSPFP). These algorithms differ from the step size parameter and constrained operator. Our contributed adaptive step size parameter can guarantee the underlying algorithms' convergence and enhance their efficiency and accuracy. A preliminary analysis suggests that the optimal step size parameter has a high probability of being 1 in fully connected graph matching. Secondly, we propose a dynamic strategy for softassign, a popular constrained operator, to address its sensitivity concerning nodes' cardinality and risk of overflow. Combining the adaptive step size parameter and the dynamical softassign, we propose a novel graph matching algorithm: the softassign constrained gradient method. Various experiments demonstrate that it is significantly faster than other state-of-the-art algorithms based on the constrained gradient method with improved accuracy.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,制約勾配法と呼ばれるグラフマッチング問題の統一的枠組みについて検討する。
このフレームワークの一般的なアルゴリズムには、卒業代入(GA)、整数射影固定点法(IPFP)、二重確率射影固定点法(DSPFP)がある。
これらのアルゴリズムは、ステップサイズパラメータと制約演算子とは異なる。
提案する適応的なステップサイズパラメータは,アルゴリズムの収束を保証し,その効率と精度を向上させる。
予備的な分析は、最適ステップサイズパラメータが完全連結グラフマッチングにおいて 1 になる確率が高いことを示唆している。
次に,制約演算子であるソフトアサインの動的戦略を提案し,ノードの濃度とオーバーフローのリスクに対する感度に対処する。
適応的なステップサイズパラメータと動的ソフトアサインを組み合わせることで,ソフトアサイン制約勾配法という新しいグラフマッチングアルゴリズムを提案する。
様々な実験により、精度が向上した制約勾配法に基づく他の最先端アルゴリズムよりもはるかに高速であることが示されている。
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