메트릭 학습

메트릭 러닝은 객체를 임베딩 공간으로 매핑하는 표현 함수를 학습하는 것을 목표로 합니다. 이 공간에서는 유사한 객체가 서로 가까이 위치하고, 비유사한 객체는 멀리 떨어져 있습니다. 콘트라스트 로스와 트리플릿 로스 등의 특정 손실 함수를 최적화함으로써 메트릭 러닝은 객체 간의 유사성을 효과적으로 포착할 수 있으며, 이는 시간 예측과 같은 작업의 성능을 향상시키는 데 도움이 됩니다.