元学习(meta-learning)是目前广泛使用的处理小样本学习问题的方法,它的目的是在学习不同任务的过程中积累经验,从而使得模型能够快速适应新任务。比如在MAML(Model-Agnostic Meta- Learning)中,通过搜寻最优初始化状态,使得base-learner能够快速适应新任务。但是这一类元学习方法具有两个缺点: 1. 需要大量相似的任务以进...
元学习(Meta-Learning)的概念起源于强人工智能(General AI)的范畴,是指让机器学会学习(Learning-to-Learn),从而让机器变得更加智能,代替人类完成复杂多变的任务。 近来,MAML(Model-Agnostic Meta-Learning)的兴起带火了元学习的概念,MAML将元学习视为深度学习模型的补充,引入MAML模块,通过适当的组合、调试,可以在保持...
但如果以后只需要让模型看一眼样本就可以达到非常好的效果,想想还有点小兴奋呢。 [1] Vinyals O , Blundell C , Lillicrap T , et al. Matching Networks for One Shot Learning[J]. 2016.[2] Finn, Chelsea, Abbeel, Pieter, Levine, Sergey. Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep...
从少数的样本中学习的这个问题,被称为小样本学习(few-shot learning)。 近几年来,小样本学习的问题引起了研究界的广泛关注,并形成了许多优雅的解决方案。目前最流行的解决方案是使用元学习(meta-learning),又称为:learning to learn。如果你想知道它是什么,以及它是如何用于小样本图像分类,请继续阅读。 极少样本的...
对于Meta-Train和Meta-Test中的任意一个样本,不是普通机器学习力的一条数据,而是一个少样本的任务Task。因为Meta Learning要解决的问题,是当新的任务task出现是时候,可以更好的学习。每个Task里面,又包含了Train data 和 Test data。为了避免混淆,Meta-Learning将任务里的Train data 叫做Support Set,记为Dtrain, ...
小样本学习(Few-Shot Learning)是 元学习(meta learning)的一种。而元学习可以理解为学会去学习(learning to learn)。举个例子,一个小朋友去海洋馆发现一只特别喜欢的动物,然而并不知道它是什么?此时假如给他一套卡片,他只需要将每张图片认真过一遍就能认出水里的动物了。 就算他之前既没有见过眼前的动物,也没...
Meta Learning实施——以MAML为例 Reptile What's more 全文大约4000字,阅读完大概需要12分钟。 1. Introduction 通常在机器学习里,我们会使用某个场景的大量数据来训练模型;然而当场景发生改变,模型就需要重新训练。但是对于人类而言,一个小朋友成长过程中会见过许多物体的照片,某一天,当Ta(第一次)仅仅看了几张狗...
用 Reptile 实时小样本学习，分类手绘图案。训练数据和要分类的图案都可以任意绘制。欢迎到博客页面 自行尝试一下。根据 OpenAI 的介绍，这个新的元学习（meta-learning）算法 Reptile 的运作原理是反复对任务采样、在其上运用梯度下降，并从初始参数开始持续地向着任务上学到的参数更新。Reptile 可以和应用广泛的元学习...
当然,元学习只是缓解了小样本训练的难题,但是要真正实现few-shot,还有很长的路要走,毕竟人类只需要看一点点样本就可以高效地实现对新东西的学习,要真正实现想人类一样的智能,还得看强化学习。 引用文献: [1]Finn, C., Abbeel, P., Levine, S. (2017). Model-Agnostic Meta-Learni...