計量学習

メトリックラーニングは、類似するオブジェクトが互いに近くなり、非類似のオブジェクトが遠ざかる埋め込み空間へとオブジェクトを写像する表現関数を学習することを目指しています。コントラスティブロスやトリプレットロスなどのさまざまな損失関数を最適化することで、メトリックラーニングはオブジェクト間の類似度測定の精度を効果的に向上させ、到着時間の推定などのタスクにおいて重要な役割を果たします。