其实就是，学习出一直度量样本直接距离的函数空间。
度量学习
直接度量
转换后度量
深度度量学习
样本挖掘
模型结构
损失函数
度量学习（Metric Learning）是一种空间映射的方法，其能够学习到一种特征（Embedding）空间，在此空间中，所有的数据都被转换成一个特征向量，并且相似样本的特征向量之间距离小，不相似样本的特征向量之间距离大，从而对数据进行区分。度量学习应用在很多领域中，比如图像检索，人脸识别，目标跟踪等等。
那么什么是度量学习呢？度量学习(Metric Learning) 是人脸识别中常用的传统机器学习方法，由Eric Xing在NIPS 2002提出，可以分为两种：一种是通过线性变换的度量学习，另一种是通过非线性变化的度量。其基本原理是根据不同的任务来自主学习出针对某个特定任务的度量距离函数。后来度量学习又被迁移至文本分类领域，尤其是针对高维数据的文本处理，度量学习有很好的分类效果。
度量学习 (Metric Learning) == 距离度量学习 (Distance Metric Learning，DML) == 相似度学习
度量学习 是指 距离度量学习，Distance Metric Learning，简称为 DML，是人脸识别中常用传统机器学习方法，由Eric Xing在NIPS 2002提出。
度量学习（Metric Learning）也就是常说的相似度学习。如果需要计算两张图片之间的相似度，如何度量图片之间的相似度使得不同类别的图片相似度小而相同类别的图片相似度大（maximize the inter-class variations and minimize the intra-class variations）就是度量学习的目标。
分为两种，一种是基于监督学习的，另外一种是基于非监督学习的。