Machine learningMachine learning
距離学習
距離学習は、意味的に類似した例が学習空間内で近接し、類似性の低い例が離れるように、データから距離または類似性関数を訓練する機械学習フレームワークである。ユークリッド距離のような固定距離とは異なり、学習された距離尺度はタスクの構造に適応するため、下流の分類器、クラスタリング器、および検索システムは著しく精度が高くなる。
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出典
- Xing, E. P., Jordan, M. I., Russell, S., & Ng, A. Y. (2003). Distance metric learning with application to clustering with side-information. In Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), 16, 505–512. link ↗
- Weinberger, K. Q., & Saul, L. K. (2009). Distance metric learning for large margin nearest neighbor classification. Journal of Machine Learning Research, 10, 207–244. link ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Metric Learning (Distance Metric Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/metric-learning
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