DNNを用いたクラス分類方法にDeep distance metric learning(DML)という手法がある。DMLはサンプル同士の距離を測り、距離の近いものは同じクラスになるように最適化するが、DMLの最適化に使われるtriplet lossはエポック毎にO(N^3/C)の計算量がかかり、非効率である。本研究では、triplet lossの計算量を線形に落とす手法を提案する。