元训练集 (Meta-Training Data)、元验证集 (Meta-Validation Data) 和元测试集 (Meta-Testing Data) 都是由抽样任务组成的任务集合。 元训练集和元验证集中的任务用来训练元学习模型, 元测试集中的任务用来衡量元学习模型完成任务的效果。 在元学习中,之前学习的任务称为元训练任务 (meta-train task), 遇到的...
通过在多个阶段使用注意力机制,端到端训练的 SNAIL 可以学习从收集到的信息中如何摘取自己需要的信息并学习一个恰当的表示。 1.1.2 Meta-Learning 在元学习中每个任务 $\mathcal{T}{i}$ 都是独立的, 其输入为 $x{t}$ ,输出为 $a_{t}$ ,损失函数是 $\mathcal{L}{i}\left(x{t}, a_{t}\right)...
在MAML 中,元学习器使用 SGD 更新参数初始值,使得损失函数中存在高阶导数; 在 Meta-Learner LSTM 中,元学习器给基学习器提供修改的 LSTM 更新参数,元学习器自身的参数并不是基学习器中的参数初始值,元学习器自身的参数使用 SGD 进行更新,并不会出现损失函数高阶导数的计算。 在MAML 中,元学习器和基学习器只...
Latent Embedding Optimization (LEO) 学习模型参数的低维潜在嵌入,并在这个低维潜在空间中执行基于优化的元学习,将基于梯度的自适应过程与模型参数的基础高维空间分离。 2.1 LEO 在元学习器中,使用 SGD 最小化任务验证集损失函数, 使得模型的泛化能力最大化,计算元参数,元学习器将元参数输入基础学习器, 继而,基础...
元学习这个术语已经在多个范围内使用了。广义来说,它封装了能充分利用先验知识的所有系统,所以能够快速地学习新任务。这种广义概念包括传统的算法选择和用于机器学习的超参数优化技术。 在本篇论文中,专注于元学习领域的一个子领域——深度元学习,着重于实现元学习的过程来提高神经网络的准确性。 元学习旨在掌握一种学...
深度强化元学习是近期深度学习技术的一个另人瞩目的新兴领域,其利用元学习,解决了深度学习需要大数据集的问题,以及强化学习收敛慢的问题。同时元学习还可以适用于环境不断改变的应用场景,具有巨大的应用前景。 元学习概述 元学习简介 提到元学习,我们通常想到Few-Shot Learning、One-Shot Learning、Zero-Shot Learning,...
近日，在国际人工智能顶级会议AAAI 2021上，清华大学计算机系朱文武教授团队取得AAAI 2021国际深度元学习挑战赛（MetaDL Challenge）冠军。该团队在最终阶段的隐藏测试数据集上取得了40.4%的准确率，以高于第二名13%性能的领先强势摘得桂冠。参与该项目的清华大学计算机系助理教授王鑫对记者介绍，元学习是自动机器学习的...
深度学习-元学习 实现快速迁移 AI4Science探索 · 1 篇内容 元学习入门详解(MAML算法及Reptile算法复现) 欢可点赞关注,并收藏,您的支持就是我的写作的动力 1 元学习背景介绍 1.1Motivation What if you need to quickly learn something new? few-sh…阅读全文 赞同326 2 条评论 分享...
近日,在国际人工智能顶级会议AAAI 2021上,清华大学计算机系朱文武教授团队取得AAAI 2021国际深度元学习挑战赛(MetaDL Challenge)冠军。该团队在最终阶段的隐藏测试数据集上取得了40.4%的准确率,以高于第二名13%性能的领先强势摘得桂冠。 参与该项目的清华大学计算机系助理教授王鑫对澎湃新闻(www.thepaper.cn)记者介绍,...