그래프 기반 준지도 학습에서 빠른 낮은 계수 표현 기반 그래프 구축

초록

낮은 계수 표현(Low-Rank Representation, LRR) 기반 방법은 얼굴 클러스터링, 객체 검출 등의 여러 실제 응용에 널리 사용되고 있다. 이 방법은 그래프 기반 준지도 학습에서 그래프 구축에 사용할 경우 높은 예측 정확도를 확보할 수 있어 많이 사용된다. 그러나 LRR 문제를 해결하기 위해서는 알고리즘의 매 반복마다 데이터 수 크기의 정방행렬에 대해 특이값 분해를 수행하여야 하므로 계산 비효율적이다. 이를 해결하기 위해 속도를 향상시킨 발전된 LRR 방법을 제안한다. 이는 최근 발표된 Fast LRR(FaLRR)을 기반으로 하며, FaLRR이 속도는 빠르지만 실제로 분류 문제에서 성능이 낮은 것을 해결하기 위해 기반 최적화 목표에 추가 제약 조건을 도입하고 이를 최적화하는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안 방법은 LRR 보다 더 좋은 해를 빠르게 찾아냄을 확인할 수 있다. 또한, 동일한 해를 도출하는 방법을 찾아내기는 어렵지만 최소화하는 목표가 추가될 경우 더 좋은 결과를 나타내는 Fast MLRR(FaMLRR)을 제안한다.

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