진행적 스케치 생성 방법은 샘플 효율적인 텐서 스케치를 생성하기 위해 적응적으로 최적의 하위 샘플링 정책을 학습합니다. 이를 통해 다른 알고리즘과 비교했을 때 더 나은 성능을 보입니다. 주요 이점은 다음과 같습니다:
적응적 학습: P-SCT는 샘플링 비율을 미리 설정할 필요가 없으며, 각 차원에서 텐서 필드의 중요 영역을 찾아 선택적으로 샘플링하여 효율적인 텐서 스케치를 생성합니다.
샘플 효율성: P-SCT는 적은 수의 샘플을 사용하여 다른 알고리즘보다 더 나은 성능을 제공합니다.
빠른 수렴: P-SCT는 학습 곡선을 통해 빠른 수렴을 보여주며, 적은 수의 샘플로도 높은 정확도의 텐서 분해를 달성합니다.