연구진은 기존 CPD 방식의 이상치 취약점을 개선하기 위해 Sinkhorn-CPD를 제안했어요. 이 방식은 양쪽 모두에서 이상치를 배제하는 불균형 엔트로픽 최적 수송 문제를 해결하며, 기존 CPD의 장점인 Procrustes 및 분산 업데이트 방식을 유지해요.
Sinkhorn-CPD는 Kullback-Leibler 페널티를 활용해 양쪽의 확률 분포를 자동으로 조정하며, 수동 튜닝 없이 샤프한 대응 관계를 유도하는 자동 어닐링 스케줄을 제공해요.
합성 데이터, 카테고리 간 데이터, 스캔-CAD 벤치마크 실험 결과, Sinkhorn-CPD는 기존 방식보다 뛰어난 정확도를 보이며, 이상치와 부분 중복에 강건함을 입증했어요.