論文の概要: Efficient and Effective Deep Multi-view Subspace Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09718v2
• Date: Mon, 4 Dec 2023 01:15:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-05 22:00:41.945004
• Title: Efficient and Effective Deep Multi-view Subspace Clustering
• Title（参考訳）: 効率的な多視点サブスペースクラスタリング
• Authors: Yuxiu Lin, Hui Liu, Ren Wang, Qiang Guo, and Caiming Zhang
• Abstract要約: E$2$MVSC(Efficient and Effective Deep Multi-View Subspace Clustering)と呼ばれる新しいディープフレームワークを提案する。 パラメータ化されたFC層の代わりに、より計算効率のよいサンプル数からネットワークパラメータスケールを分離するRelation-Metric Netを設計する。 E$2$MVSCは既存のメソッドに匹敵する結果を出し、様々なタイプのマルチビューデータセットで最先端のパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.6753782215283
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent multi-view subspace clustering achieves impressive results utilizing deep networks, where the self-expressive correlation is typically modeled by a fully connected (FC) layer. However, they still suffer from two limitations. i) The parameter scale of the FC layer is quadratic to sample numbers, resulting in high time and memory costs that significantly degrade their feasibility in large-scale datasets. ii) It is under-explored to extract a unified representation that simultaneously satisfies minimal sufficiency and discriminability. To this end, we propose a novel deep framework, termed Efficient and Effective deep Multi-View Subspace Clustering (E$^2$MVSC). Instead of a parameterized FC layer, we design a Relation-Metric Net that decouples network parameter scale from sample numbers for greater computational efficiency. Most importantly, the proposed method devises a multi-type auto-encoder to explicitly decouple consistent, complementary, and superfluous information from every view, which is supervised by a soft clustering assignment similarity constraint. Following information bottleneck theory and the maximal coding rate reduction principle, a sufficient yet minimal unified representation can be obtained, as well as pursuing intra-cluster aggregation and inter-cluster separability within it. Extensive experiments show that E$^2$MVSC yields comparable results to existing methods and achieves state-of-the-art performance in various types of multi-view datasets.
• Abstract（参考訳）: 近年のマルチビューサブスペースクラスタリングは、自己表現的相関が完全に連結された(FC)層によってモデル化されるディープネットワークを利用した印象的な結果が得られる。 しかし、まだ2つの制限がある。 i) fc層のパラメータスケールはサンプル数に二乗的であり、大規模データセットにおいてその実現可能性を大幅に低下させる高時間およびメモリコストをもたらす。 二 最小限の十分性及び判別性を同時に満足する統一表現を抽出すること。 そこで我々は,E$^2$MVSC(Efficient and Effective Deep Multi-View Subspace Clustering)と呼ばれる新しいディープフレームワークを提案する。 パラメータ化されたFC層の代わりに、より計算効率のよいサンプル数からネットワークパラメータスケールを分離するRelation-Metric Netを設計する。 提案手法は,ソフトクラスタリング代入類似度制約によって制御される,一貫性,相補性,過剰な情報を各ビューから明示的に分離するマルチタイプオートエンコーダを考案する。 情報ボトルネック理論と最大符号化レート低減原理に従えば、クラスタ内集約とクラスタ間分離性を追求するだけでなく、十分な最小の統一表現を得ることができる。 大規模な実験により、E$^2$MVSCは既存の手法に匹敵する結果をもたらし、様々な種類のマルチビューデータセットで最先端のパフォーマンスを達成することが示された。

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