・グラフクラスタリングを事前に用いてhard negativeを効率よくサンプリングし、metric learningの精度を向上させるGCMLを提案。 ・グラフクラスタリングの結果を分類にも使用し、これがさらに表現に効いている ・動画検索・動画分類（Sports-1M, Youtube-8M）においてstate-of-the-art

・検索：NDCG@60, MAPにおいてCDMLを越える ・negativeの難しさを変更したablationで、効率の良いバッチサイズ等を検証

・手法はかなりシンプルで、わかりやすい ・検証がしっかりしている（実験の組み方がうまい） ・一方でなぜ動画を使ったかは不明...実際にある問題について考えているため？