书名：开放环境下的度量学习研究
作者：叶翰嘉
ISBN：978-7-111-71367-8
出版社：机械工业出版社
出版日期：2022.11.14
《开放环境下的度量学习研究》由南京大学人工智能学院副研究员叶翰嘉撰写，内容荣获2021年度CCF优秀博士学位论文奖。全书以模型在开放环境下输入、输出层面上面临的挑战为切入点，提出针对或利用度量学习特性的具体算法，从理论和应用等多个角度使度量学习的研究能够契合开放的环境。

《开放环境下的度量学习研究》共七章：
第1章 绪论，主要介绍了度量学习、开放环境的特点、开放环境的研究进展以及全书的概要。
第2章 度量学习研究进展，首先介绍了监督学习和度量学习；然后讲解了三种度量学习的相关算法，包括全局度量学习方法、多度量学习方法、高效度量学习方法；*后介绍了开放环境下度量学习的研究思路。
第3章 开放环境下度量学习的样本复杂度分析，首先展示了现有的度量学习理论结果，然后提出了基于函数性质的度量学习样本复杂度的改进方案，以及基于度量重用的度量学习样本复杂度的改进方案。
第4章 基于度量学习和语义映射的异构模型修正，首先介绍了相关工作；其次介绍了基于度量语义映射的模型重用框架REFORM；然后介绍了实现模型重用框架REFORM的具体方法，包括自适应尺度的REFORM实现方法、学习变换的REFORM实现方法；*后展示了用于验证的实验流程和结果。
第5章 多语义环境下的多度量学习方法探究，首先介绍了多度量学习方法的相关工作；其次介绍了考虑多语义的多度量学习方法；然后介绍了多度量自适应选择框架；*后展示了用于验证的实验流程和结果。
第6章 考虑噪声影响的开放环境鲁棒度量学习，首先介绍了相关工作；然后介绍了考虑样本扰动的鲁棒度量学习DRIFT；*后展示了用于验证的实验流程和结果。
第7章 总结与展望，总结了全书的研究内容，并对未来的研究方向和研究工作做出了展望。