100leaves

新的ORCA方法提高了多视图聚类精度

研究人员推出了一种新颖的深度多视图聚类方法ORCA（Orthogonal Residual Consensus Alignment），旨在缓解冗余信息和无差别对齐问题。ORCA采用语义增量循环融合模块提取非冗余、跨视图正交残差，以及共识校准分层对比对齐模块，该模块利用全局共识来加权不同表示层级的对齐。在五个基准数据集上的实验表明，ORCA表现更优，在100leaves数据集上比领先的基线方法准确率提高了5.25%。