成对目标范例是机器学习的重要方面。使用成对目标功能的机器学习方法的示例包括面部识别，度量学习，两分性学习，多个内核学习以及曲线下面积（AUC）最大化的差异网络。与点学习相比，成对学习的样本量随样本数量的数量二次增长，从而使其复杂性增长。研究人员主要通过使用在线学习系统来应对这一挑战。然而，最近的研究为平滑损失功能提供了自适应样本量训练，作为融合和复杂性方面的更好策略，但没有全面的理论研究。在一项独特的研究方面，重要性抽样引发了有限的角度最小化的极大兴趣。这是因为随机梯度方差，这会导致收敛大大减慢。在本文中，我们将自适应样本量和对成对学习的重要性采样技术结合在一起，并保证非平滑凸成对损失函数的收敛保证。特别是，使用扩展的训练集对模型进行随机训练，以针对从稳定性边界得出的预定义数量的迭代。此外，我们证明在每次迭代时进行采样相反的实例会降低梯度的方差，从而加速收敛。 AUC最大化中各种数据集的实验证实了理论结果。