感谢您出色的工作和开放的代码。 SENet有效解决了子空间聚类任务中自表示系数（self-expressive coefficients）对样本数量的依赖。但是在后续的聚类计算（utils.spectral_clustering()）时似乎依然需要以样本数平方级别的自表示系数矩阵作为输入。这是否会再次导致out-of-memory的问题。 也许我的理解有误，望不吝赐教。 再次感谢您出色的工作！
感谢您出色的工作和开放的代码。
SENet有效解决了子空间聚类任务中自表示系数（self-expressive coefficients）对样本数量的依赖。但是在后续的聚类计算（utils.spectral_clustering()）时似乎依然需要以样本数平方级别的自表示系数矩阵作为输入。这是否会再次导致out-of-memory的问题。
也许我的理解有误，望不吝赐教。
再次感谢您出色的工作！