측정 학습은 유사성으로 생각할 수도 있습니다. 메트릭 학습은 패턴 인식의 핵심 문제 중 하나인 샘플 간의 유사성을 측정하는 것입니다.

메트릭 학습의 목표는 같은 유형의 샘플 간의 거리를 최소화하고, 다른 유형의 샘플 간의 거리를 최대화하는 것입니다.