Ejercicio 3.11 (parte 3 rpca_admm)

Ejercicio 3.11 (parte 3 rpca_admm)

de Gustavo Brown -
Número de respuestas: 3

Estimados,

  Alguno de ustedes pudo "recuperar" caras con el algoritmo de rpca_admm ?

El tau del cabezal de la letra del 3.10 es el lambda del algoritmo 3.8, correcto (el del soft thresholding) ?

El tau que usaron era grande (tipo 30000) ? 

Y el beta  chico (tipo 1.5 ) ?


No se si le estoy errando a la implementación del algoritmo o a los parámetros...

Saludos,
  Gustavo

En respuesta a Gustavo Brown

Re: Ejercicio 3.11 (parte 3 rpca_admm)

de Ignacio Ramirez -
Qué rango te está dando la solución?
En respuesta a Ignacio Ramirez

Re: Ejercicio 3.11 (parte 3 rpca_admm)

de Gustavo Brown -

Ignacio,

  Mi problema es que cuando calculo el rpca_admm obtengo como salida básicamente la misma matriz que la entrada, y la matriz de error es básicamente todo 0 salvo algun punto con valor << 1.

Como me da este resultado estoy probando con condicion de parada = N iteraciones.

Yo creo que el algoritmo lo tengo correctamente implementado, pero no doy con el clavo con los parámetros.

Cuando calculo el singular value thresholding:  L = svt(X - E + InvBA, (1/beta));

y luego me fijo en max(max(L-X)) me da un valor << 1, y en cada iteración se va achicando. En efecto esto hace que L quede básicamente igual a X.

El InvBA lo calculo como InvBA = (1/beta)*A; con A el lagrangeano

Y el E lo calculo como el soft thresholding de X - L + InvBA   de parámetro lambda/beta. Por ejemplo, beta=15, lambda=0.1

Ya probé con N combinaciones de lambda/beta.


Cualquier pista se agradece ;)

Y el tema es que las partes 4,5,6 del ejercicio se basan en que me ande el RPCA

En respuesta a Gustavo Brown

Re: Ejercicio 3.11 (parte 3 rpca_admm)

de Gustavo Brown -

Al final encontré una combinación de parámetros con los cuales el rango de la matriz L quedaba en 3 y el esquema funcionaba más o menos; así que por lo menos pude armar algo para las otras partes que dependían de que anduviese el rpca_admm.

Saludos,
  Gustavo