基本信息

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文档摘要

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距离度量学习：解锁图像与视频分类的新维度

一、引言

1.1研究背景

在机器学习领域，距离度量学习始终占据着举足轻重的地位，是众多任务得以有效完成的基石。其核心目标是探寻一种精准有效的测量方式，以实现对高维空间中不同数据对象间距离的准确比较。这一概念的重要性不言而喻，因为在机器学习任务里，数据点间的距离度量直接关乎模型对数据相似性与差异性的判断，进而深刻影响模型的性能表现。举例来说，在分类任务中，准确的距离度量能助力模型更精确地判定未知样本所属类别；在聚类任务里，合理的距离度量则是将相似数据点归为一类的关键所在。

在图像和视频分类领域，距离度量学习的发展历经了从传统方法到现代技术的深刻变革。早