Метрическое обучение

Метрическое обучение — это фреймворк машинного обучения, который тренирует функцию расстояния или сходства на основе данных таким образом, чтобы семантически схожие примеры оказывались близко друг к другу в обученном пространстве, а несхожие примеры отталкивались друг от друга. В отличие от фиксированных метрик, таких как евклидово расстояние, обученная метрика адаптируется к структуре задачи, что значительно повышает точность последующих классификаторов, кластеризаторов и систем поиска.