앙상블 거리 학습

앙상블 거리 학습(Ensemble Metric Learning)은 여러 개의 거리 측정 학습기(distance metric learner)를 훈련시키는데, 각 학습기는 서로 다른 데이터 뷰, 특징 부분 공간 또는 다른 목적 함수를 사용합니다. 이렇게 학습된 거리 측정값들을 결합하여 단일하고 더 견고한 유사성 함수를 생성합니다. 다양한 거리 측정값들을 결합함으로써 개별 거리 측정값의 분산을 줄이고, 최근접 이웃 분류, 검색, 소수 학습(few-shot learning)과 같은 작업에서 성능을 향상시킵니다.