Ensemble Metric Learning (Combined Distance Metric Ensembles)

Een enkele geleerde afstandsmetriek is als een enkele expert die inschat hoe vergelijkbaar twee datapunten zijn. Eén expert kan bevooroordeeld zijn of fouten maken in bepaalde delen van de ruimte. Door vele metriek-leermodellen te trainen, elk met een licht afwijkend perspectief (verschillende subsets van kenmerken, verschillende willekeurige initialisaties, of verschillende beperkingssets), en vervolgens hun similariteitsscores te middelen of te wegen, vangt het ensemble bredere structuren in de data. Oneensgezindheid tussen individuele metrieken benadrukt onzekere regio's, en de gecombineerde metriek zal waarschijnlijk minder systematische fouten maken dan een van zijn componenten.