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度量学习的目的为了衡量样本之间的相近程度，而这也正是模式识别的核心问题之一。大量的机器学习方法，比如K近邻、支持向量机、径向基函数网络等分类方法以及K-means聚类方法，还有一些基于图的方法，其性能好坏都主要有样本之间的相似度量方法的选择决定。 度量学习通常的目标是使同类样本之间的距离尽可能缩小，不同类样本之间的距离尽可能放大。
Metric Learning with Progressive Self-Distillation for Audio-Visual Embedding Learning
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Fast unsupervised ground metric learning with tree-Wasserstein distance
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Towards Adversarially Robust Deep Metric Learning
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COMPILED: Deep Metric Learning for Defect Classification of Threaded Pipe Connections using Multichannel Partially Observed Functional Data
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Potential Field Based Deep Metric Learning
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Metric-DST: Mitigating Selection Bias Through Diversity-Guided Semi-Supervised Metric Learning
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State Chrono Representation for Enhancing Generalization in Reinforcement Learning
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Metric Learning for Tag Recommendation: Tackling Data Sparsity and Cold Start Issues
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GSSF: Generalized Structural Sparse Function for Deep Cross-modal Metric Learning
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Audio-based Kinship Verification Using Age Domain Conversion
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Geometry-Aware Generative Autoencoders for Warped Riemannian Metric Learning and Generative Modeling on Data Manifolds
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