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の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特定の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性を効果的に捉え、時間予測などのタスクの性能を向上させることができます。