Metric Learning
메트릭 학습은 객체를 임베딩 공간으로 매핑하는 표현 함수를 학습하는 것을 목표로 합니다. 이 공간에서는 유사한 객체가 서로 가까이 위치하고, 비유사한 객체는 멀리 떨어져 있습니다. 콘트라스트 손실과 트리플릿 손실 등의 다양한 손실 함수를 최적화함으로써 메트릭 학습은 객체 간 유사도 측정의 정확성을 효과적으로 향상시킬 수 있으며, 이는 도착 시간 예측 등의 작업에서 중요한 역할을 합니다.
메트릭 학습은 객체를 임베딩 공간으로 매핑하는 표현 함수를 학습하는 것을 목표로 합니다. 이 공간에서는 유사한 객체가 서로 가까이 위치하고, 비유사한 객체는 멀리 떨어져 있습니다. 콘트라스트 손실과 트리플릿 손실 등의 다양한 손실 함수를 최적화함으로써 메트릭 학습은 객체 간 유사도 측정의 정확성을 효과적으로 향상시킬 수 있으며, 이는 도착 시간 예측 등의 작업에서 중요한 역할을 합니다.