本文旨在解决机器学习中的评估指标通常难以作为损失函数的问题，通过重新审视代理损失学习，并提出了一种基于排名相关性优化的方法来最大化代理损失和度量之间的关系进行代理损失学习。实验证明，该方法在图像分类、神经机器翻译等各种任务上都获得了显着的效率和性能提升，并在人体姿态估计和机器阅读理解任务上优于现有方法。
Feb, 2022
本文提出了一种基于深度度量嵌入的半监督学习算法，利用少量标注数据和无标注数据的相对距离关系约束，得到在欧氏空间内区分力强的分类器，并可用于基于最近邻分类的应用。
Nov, 2016
本研究提出了一种新的基于深度架构的方法，学习非可微分目标函数的近似值，应用于需要排序的三个任务中并取得了很好的效果。
Apr, 2019
本文提出了一种针对非可微和非可分解损失函数的优化方法，使用代理神经网络逐渐逼近真实损失函数，并通过联合双层优化学习预测模型和代理损失函数，实现了高效学习代理损失函数的效果。
May, 2019
本研究提出了一种名为 Proxy Synthesis 的正则化方法，旨在加强深度度量学习中的强泛化能力，尤其关注于构建同时适用于已知和未知类别的嵌入空间，其中包含了合成嵌入和代理的相关性及其对于合成类的模拟能力，并通过类关系和平滑决策边界，进一步实现对于未知类别的鲁棒性。实验证明该方法可以极大提升基于代理的模型的性能，并达到了最先进水平。
Mar, 2021
本研究通过利用神经网络将话语映射到一个距离反映说话人相似度的空间中的讲话人嵌入模型，优化了一种使用典型网络损失（PNL）的讲话人嵌入模型，从而优于基于三元组损失的模型，在见过和没见过讲话人的情况下，都能够在讲话人验证和识别任务中取得更好的性能
Feb, 2019
本文提出了基于距离加权采样的深度嵌入方法，用于图像检索、聚类和人脸验证任务，取得了所有数据集上的最优性能。
Jun, 2017
本文介绍了一种利用训练批次的算法，将向量的成对距离提升到成对距离矩阵，从而以学习结构化预测目标的方式来优化最先进的特征嵌入方法，同时在 CUB-200-2011、CARS196 和 Online Products 数据集上进行实验，证明在所有实验的嵌入尺寸上都能够显著提高。
Nov, 2015
该研究提出了一种新的代理损失方法，它结合了基于对和代理的方法的优点并克服了它们的局限性，同时具有更快的收敛速度和对嘈杂标签和离群值的鲁棒性，能充分利用数据之间的关系，其中该方法在四个公共基准测试中表现出最先进的性能和最快的收敛速度。
Mar, 2020
本文提出了一种新的方法来推导可微的替代损失函数，以用于训练包含每个输入 - 输出对的得分的模型，并在语音识别任务中证明了其有效性。