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
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
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