機器學習: Metric Learning (度量學習)
Introduction
度量學習 (Metric Learning) == 距離度量學習 (Distance Metric Learning，DML) == 相似度學習
- 是人臉識別中常用傳統機器學習方法，由Eric Xing在NIPS 2002提出。
- 分為兩種，一種是基於監督學習的，另外一種是基於非監督學習的。
Method
根據不同的任務來自主學習出針對某個特定任務的度量距離函式。通過計算兩張圖片之間的相似度，使得輸入圖片被歸入到相似度大的圖片類別中去。
與經典識別網路相比
經典識別網路有一個bug：必須提前設定好類別數。
這也就意味著，每增加一個新種類，就要重新定義網路模型，並從頭訓練一遍。
比如我們要做一個門禁系統，每增加或減少一個員工(等於是一個新類別)，就要修改識別網路並重新訓練。很明顯，這種做法在某些實際運用中很不科學。
因此，Metric Learning作為經典識別網路的替代方案，可以很好地適應某些特定的影象識別場景。一種較好的做法，是丟棄經典神經網路最後的softmax層，改成直接輸出一根feature vector，去特徵庫裡面按照Metric Learning尋找最近鄰的類別作為匹配項。
目前，Metric Learning已被廣泛運用於人臉識別的日常運用中。
[1] Wikipedia-距離函式
[2] DistLearnKit
[3] 基於深度學習的Person Re-ID（度量學習）
[4] 度量學習
[5] 度量學習（Distance Metric Learning）介紹
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