一、背景
度量学习是一种机器学习办法，它次要用于在相似性度量的根底上进行数据挖掘。具体来说，度量学习通过学习一种函数来度量两个数据样本点的相似性。这种函数称为度量函数，它的目标是在尽可能减少度量谬误的同时最小化类似数据样本点之间的间隔。典型的度量学习办法包含 Triplet Loss、ProxyNCA、Npairs 等。度量学习能够利用于许多畛域，例如：
1.）图像分类：度量学习能够用来帮忙计算机辨认图像中的物体。例如，通过学习数据集中的图像时，能够计算出两张图像之间的类似度，从而帮忙计算机对新图像进行分类。例如，可能将图像分类到“狗”、“猫”或“其余”的类别中。度量学习在图像识别和分类中的利用十分宽泛，且获得了很好的成果。
2.）文本分类：在文本畛域，度量学习能够用来对文本进行分类，例如将文本分为侧面或负面的情感，或者将它们分类到特定的主题中。假如咱们有一组文档，每个文档都属于某一个类别，比方技术文章、新闻报道、娱乐新闻或体育新闻。咱们能够训练一个模型，该模型可能将一篇新闻报道与一篇技术文章辨别开来，并将它们别离分类到新闻报道或技术文章的类别中。
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