什么是度量学习（Metric Learning）

度量学习（Metric Learning）是一种通过学习数据间度量距离函数来提升分类性能的方法。它由Eric Xing于2002年提出，旨在根据任务需求自主学习适合的度量距离函数，广泛应用于人脸识别、文本分类等领域。度量学习的核心思想是学习一个度量函数，使得相似样本在特征空间中的距离小，不相似样本的距离大，从而实现数据区分。

度量学习可以分为线性变换和非线性变换两种类型。线性度量学习包括监督全局、监督局部和非监督学习，如ITML、MMC、NCA、LMNN等；非线性模型包括ISOMAP、LLE、LE等。此外，度量学习还可通过核方法扩展线性模型，如Non-Mahalanobis Local Distance Functions等。

度量学习广泛应用于图像检索、人脸识别、文本分类、健康评估等领域。在深度学习中，深度度量学习（Deep Metric Learning）通过神经网络学习非线性度量，提升识别效果。度量学习的目标是通过优化问题，寻找最优的距离函数参数，以最小化损失函数，实现同类样本距离近、异类样本距离远。

度量学习的基本过程包括数据集训练、特征提取和相似度判别三个步骤。在实际应用中，度量学习可以结合深度学习模型，如编码模型，提取原始数据的特征向量，用于相似度判别。

度量学习是一种重要的机器学习方法，通过学习数据间的度量距离函数，提升分类性能，广泛应用于多个领域