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    在机器学习中，我们经常会遇到度量数据间距离的问题。一般来说，对于可度量的数据，我们可以直接通过欧式距离(Euclidean Distance)，向量内积（Inner Product）或者是余弦相似度（Cosine Similarity）来进行计算。但对于非结构化数据来说，我们却很难进行这样的操作，如计算一段视频和一首音乐的匹配程度。由于数据格式的不同，我们难以直接进行上述的向量运算，但先验知识告诉我们ED(laugh_video, laugh_music) < ED(laugh_video, blue_music), 如何去有效得表征这种”距离”关系呢? 这就是Metric Learning所要研究的课题。
    
    Metric learning全称是 Distance Metric Learning，它是通过机器学习的形式，根据训练数据，自动构造出一种基于特定任务的度量函数。Metric Learning的目标是学习一个变换函数（线性非线性均可）L，将数据点从原始的向量空间映射到一个新的向量空间，在新的向量空间里相似点的距离更近，非相似点的距离更远，使得度量更符合任务的要求，如下图所示。 Deep Metric Learning，就是用深度神经网络来拟合这个变换函数。
-![example](../images/ml_illustration.jpg)
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 ## 应用
    Metric Learning技术在生活实际中应用广泛，如我们耳熟能详的人脸识别（Face Recognition）、行人重识别（Person ReID）、图像检索（Image Retrieval）、细粒度分类（Fine-gained classification）等.  随着深度学习在工业实践中越来越广泛的应用，目前大家研究的方向基本都偏向于Deep Metric Learning（DML). 
    
    一般来说, DML包含三个部分: 特征提取网络来map embedding, 一个采样策略来将一个mini-batch里的样本组合成很多个sub-set, 最后loss function在每个sub-set上计算loss. 如下图所示：
-   ![image](../images/ml_pipeline.jpg)
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 ## 算法