## TL;DR- インターンシップで2週間metric learningをやったのでサーベイ結果をまとめます. - 論文と手法紹介をこの記事でして,実験はまた別記事で行います - N-pair SamplingとAngular LossによるMetric Learningがおそらくもっとも安定位していて良い ## 論文・手法- Triplet Sampling - Triplet Loss - N-pair Sampling, N-pair Loss - L2-constrained Softmax Loss - Angular Loss ## Metric LearningとDeep Metric Learning- Metric Learningは類似度や距離を定義し,それらが近いものでクラスタリングする手法です. - Deep Metric Learningは,距離の定義と抽出をD