本文提出了一种新的由两个独立模型构成的度量学习结构 Guided Deep Metric Learning，通过使用 Few-Shot Learning 的角度来生成一个基于带标签数据的先验知识的减少的假设空间，之后通过离线的知识蒸馏方案来指导或规则化学生模型的决策边界，提高在分布偏移下的一般化，并获得了高达 40% 的 (Recall@1, CIFAR10) 改进。

Jun, 2022

本论文提出将数据的密度测量集成到 DML 的优化框架中，以在端到端的训练过程中自适应平衡类间相似性和类内变异性，通过在三种嵌入方式上增加密度适应性，不断地在三个公共数据集上展示清晰的改善。

Sep, 2019

采用语言指导目标来进行视觉相似性学习，以更好地实现语义一致性并提升 Deep Metric Learning 的泛化能力。实验证明，语言指导方案可在各项基准测试中实现明显的模型无关性改善，并取得具有竞争力和最先进的结果。

Mar, 2022

通过多个互补的学习任务，同时优化训练信号以学习一种单一模型，以实现更强的泛化能力和在多个已建立的深度度量学习基准数据集上的最新性能。

Apr, 2020

深度度量学习的一篇研究论文通过使用替代方法，建立了一个组合模型，引入电场物理学的启发，将潜在作用场作用在不同类别图像嵌入之间的交互上，并在实际数据集中实现了优异的性能。

May, 2024

本研究提出了一种新的深度度量学习的训练策略 MemVir，通过记忆嵌入特征和类别权重并利用它们作为额外的虚拟类别，实现了对虚拟类别的利用，从而提高了对未见类别的泛化能力，同时通过逐步增加虚拟类别来增加学习难度，改善了学习稳定性和最终性能。

Mar, 2021

该研究提出一个新的排名列表损失函数来解决现有排名损失函数存在的两个限制，即忽略一些有用的实例和压缩数据分布，以实现在深度度量学习中更快的收敛和更好的性能。

Mar, 2019

本文针对之前的距离度量学习算法中存在的一些问题，提出了一种通过分布模型在表示空间中自适应评估相似性，并通过惩罚类别分布重叠实现局部判别的新方法，在多项任务上取得了最新的分类结果，并提高了所学表示的属性集中度和层次恢复能力。

Nov, 2015

本文提出了一种基于余弦相似度的 DDML 方法，以更好地利用 L2 归一化，并提出了一种基于 von Mises-Fisher 分布的新型损失函数来学习子空间结构，加上一种新的高效学习算法可以更好地捕捉嵌入空间的整体结构，并在几个标准数据集上进行分类和检索实验，证明我们的方法具有良好的性能和较简单的训练过程。

Feb, 2018

本文提出了一种深度关系度量学习（DRML）框架，用于图像聚类和检索。该方法采用可自适应学习的特征集合来建模类内和类间分布，并使用关系模块和图建模在图像上进行关系推理，得到一种关系感知嵌入来测量相似性，从而有效提高了当前深度度量学习方法的效果。

Aug, 2021