关于贴近度的性质及一个新公式的任务书任务书：近年来，人们对于底层深度特征的研究一直在不断进行，其中一个被广泛研究的指标便是贴近度。在机器学习、图像识别等领域中，提高贴近度常常是一个重要的目标。本次任务的目标是：1.研究贴近度的性质，包括但不限于：-贴近度的定义及其在机器学习等领域中的应用；-贴近度与距离度量的关系；-贴近度的数学特性，如对称性、非负性、三角不等式等。2.提出一个新的贴近度公式，满足贴近度的有关性质，并能够应用到实际问题中。3.实现并测试新公式在图像识别、文本分类等任务中的表现，并与已有的贴近度公式进行比较。4.撰写一份研究报告，详细介绍贴近度的性质、新公式的推导以及实验结果和分析。报告需包含论文的基本要素，如绪论、方法、实验、结论等部分。提示：1.可以参考已有的文献和研究，但需注意批判性思维，不能简单地搬运他人观点或结论。2.实验时需要选择适当的数据集和任务并进行充分的实验对比，以验证新公式的优越性和可行性。3.报告应准确、清晰地阐述相关概念和推导过程，注意使用规范的数学符号和科技英语。4.论文撰写过程中应注意遵守学术规范，不得抄袭、剽窃或作假。