識別

-Metric Learningの概要- Metric Learningとは、対象間の類似性や距離を計算する距離関数を学習する機械学習のサブ分野です。通常の距離関数は、ユークリッド距離やコサイン距離などの手作業で定義されていますが、Metric Learningでは、データの特徴やタスクに合わせて距離関数を自動的に調整します。 Metric Learningの目標は、類似したオブジェクトの距離が小さく、相異なるオブジェクトの距離が大きくなるように距離関数を学習することです。これにより、分類、クラスタリング、情報検索などのタスクの性能が向上します。