Subrymdsinlärning är ett populärt tillvägagångssätt för funktionsutdragning och klassificering. Dess prestanda skulle dock försämras kraftigt när data korrumperas av stora mängder buller. Inspirerade av det senaste arbetet med matrisåterhämtning tar vi itu med detta problem genom att utnyttja en subrymd som är robust för buller och stor variation för klassificering. Speciellt föreslår vi en ny Supervised Regularization baserad Robust Subspace (SRRS) metod via lågvärdigt lärande. Till skillnad från befintliga subrymdsmetoder lär sig vår strategi gemensamt lågrankade representationer och en robust subrymd från bullriga observationer. Samtidigt, för att förbättra klassificeringen prestanda, klass märkning information införlivas som övervakad legalisering. Problemet kan då formuleras som en begränsad rankminimering objektiv funktion, som effektivt kan lösas av den inexakta augmented Lagrange multiplikator (ALM) algoritm. Vårt tillvägagångssätt skiljer sig från dagens sparsamma representation och lågvärdiga inlärningsmetoder genom att det uttryckligen lär sig en lågdimensionell subrymd där den övervakade informationen införlivas. Omfattande experimentella resultat på fyra datauppsättningar visar att vårt tillvägagångssätt överträffar toppmoderna subrymds- och lågvärdiga inlärningsmetoder i nästan alla fall, särskilt när data innehåller stora variationer eller är kraftigt korrumperade av buller.
En är metoden Supervised Regularization based Robust Subspace (SRRS) REF, som smidigt integrerar subrymdsinlärning och dataåterställning i en enhetlig ram för att gemensamt lära sig diskriminativ subrymd och låggradig representation från data.
Robust Subspace Discovery through Supervised Low-Rank Constraints
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}