論文の概要: Label-independent hyperparameter-free self-supervised single-view deep subspace clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.18179v1
• Date: Fri, 25 Apr 2025 08:54:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.704239
• Title: Label-independent hyperparameter-free self-supervised single-view deep subspace clustering
• Title（参考訳）: ラベル非依存型ハイパーパラメータフリー・シングルビュー深部サブスペースクラスタリング
• Authors: Lovro Sindicic, Ivica Kopriva,
• Abstract要約: ディープサブスペースクラスタリング(DSC)アルゴリズムは、ドメイン間で広く採用されるのを妨げるいくつかの課題に直面している。 本稿では,結合表現行列を用いたレイヤワイド自己表現損失を最小限に抑える一視点DSC手法を提案する。 提案手法は,顔,数字,オブジェクトを表す6つのデータセットに対して評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep subspace clustering (DSC) algorithms face several challenges that hinder their widespread adoption across variois application domains. First, clustering quality is typically assessed using only the encoder's output layer, disregarding valuable information present in the intermediate layers. Second, most DSC approaches treat representation learning and subspace clustering as independent tasks, limiting their effectiveness. Third, they assume the availability of a held-out dataset for hyperparameter tuning, which is often impractical in real-world scenarios. Fourth, learning termination is commonly based on clustering error monitoring, requiring external labels. Finally, their performance often depends on post-processing techniques that rely on labeled data. To address this limitations, we introduce a novel single-view DSC approach that: (i) minimizes a layer-wise self expression loss using a joint representation matrix; (ii) optimizes a subspace-structured norm to enhance clustering quality; (iii) employs a multi-stage sequential learning framework, consisting of pre-training and fine-tuning, enabling the use of multiple regularization terms without hyperparameter tuning; (iv) incorporates a relative error-based self-stopping mechanism to terminate training without labels; and (v) retains a fixed number of leading coefficients in the learned representation matrix based on prior knowledge. We evaluate the proposed method on six datasets representing faces, digits, and objects. The results show that our method outperforms most linear SC algorithms with careffulyl tuned hyperparameters while maintaining competitive performance with the best performing linear appoaches.
• Abstract（参考訳）: ディープサブスペースクラスタリング(DSC)アルゴリズムは、Varioisアプリケーションドメインで広く採用されるのを妨げるいくつかの課題に直面している。 まず、クラスタリングの品質は典型的には、中間層に存在する貴重な情報を無視して、エンコーダの出力層のみを使用して評価される。 第二に、ほとんどのDSCアプローチは、表現学習とサブスペースクラスタリングを独立したタスクとして扱い、その有効性を制限する。 第3に、ハイパーパラメータチューニングのためのホールドアウトデータセットが利用可能であると仮定する。 第4に、学習終了は通常、クラスタリングエラー監視に基づいており、外部ラベルを必要とする。 最後に、そのパフォーマンスはラベル付きデータに依存する後処理技術に依存することが多い。 この制限に対処するために、私たちは次のような新しい単一ビューDSCアプローチを導入します。 i) 結合表現行列を用いて、層単位での自己表現損失を最小化する。 (ii)クラスタリングの品質を高めるために、サブスペース構造ノルムを最適化する。 (iii)事前学習と微調整からなる多段階連続学習フレームワークを用いて、ハイパーパラメータチューニングなしで複数の正規化項を使用できる。 (四)ラベルなしで訓練を終了させる相対誤差に基づく自己停止機構を組み込んだもの (v)は、事前知識に基づいて、学習された表現行列に先頭係数の固定数を保持する。 提案手法は,顔,数字,オブジェクトを表す6つのデータセットに対して評価する。 以上の結果から,本手法は最も優れた線形アポウチと競合する性能を維持しつつ,ケアファフィル調整したハイパーパラメータでほとんどの線形SCアルゴリズムより優れていたことが示唆された。

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