🌟 metric learning入门 | yang_daxia的博客 📝
发布时间：2025-04-02 16:06:54来源：
在人工智能领域，metric learning 是一个非常重要的概念，它致力于让机器学会如何衡量数据之间的相似性和差异性。简单来说，就是教会计算机“理解”数据间的距离关系，从而更好地完成分类、聚类等任务。✨
首先，metric learning的核心目标是优化距离度量函数，使得同类样本的距离更近，异类样本的距离更远。这就好比我们在整理房间时，希望将相同的东西放在一起，而把不同的东西分开。💡
入门学习可以从经典算法入手，例如基于距离的监督学习方法（如Large Margin Nearest Neighbor, LMNN）和无监督学习方法（如Metric Learning to Rank, MLR）。这些算法各有特色，适用于不同场景。📚
此外，随着深度学习的发展，结合神经网络的metric learning方法逐渐成为主流。例如Triplet Loss，通过构造“锚点-正样本-负样本”的三元组来训练模型，进一步提升学习效果。🔥
metric learning不仅广泛应用于图像检索、推荐系统等领域，还为AI技术注入了更多可能性。如果你对这一领域感兴趣，不妨从基础算法开始探索吧！🚀
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