fermion0217的博客

翻译 实用度量学习

计算数据点之间的距离是从事机器学习经常遇到的任务，经常使用的距离度量有：欧式距离、余弦距离、城市距离…等等。一个常见的问题是一旦问题的维数非常大时，传统度量函数的计算变得非常耗时与复杂。度量学习的目标在于以机器学习的方式构造出与任务数据相关的距离度量，从而摆脱来自任务的限制以及达到降维的结果。随着近年来深度学习在各个领域的研究与应用，深度度量学习也成为可能。