基本概念: 迁移学习tansfer learning 迁移学习(tansfer learning):运用已有领域学到的知识来辅助新环境中的学习任务。新兴领域往往缺少大量训练数据,直接从头训练成本太高,而相关领域的知识学习是相似的,因此我们可以运用已有的相关知识(source domain)迁移到新的
NLP领域中的应用:Transformer、Bert之类的预训练语言模型,微调后可以完成不同的任务。 2、元学习(Meta Learning) 与传统的监督学习不一样,传统的监督学习要求模型来识别训练数据并且泛化到测试数据。 训练目标:Learn to Learn,自己学会学习。例:你不认识恐龙,但是你有恐龙的卡片,这样看见一张新的图片时,你知道新的...
元学习与迁移学习的区别主要体现在:1.学习目标不同;2.数据利用方式不同;3.学习机制不同;4.模型复杂度不同;5.适用场景不同。总的来说,元学习注重从多个任务中学习出通用的学习策略,而迁移学习主要是通过将已有任务的知识应用到新的相关任务上。 1.学习目标不同 元学习的目标是学习如何学习,即通过在多个任务上...
其中， 基学习器 $\mathrm{M}$，包含可训练参数 $\theta$；元学习器 $R$，包含可训练参数 $\Theta...
在之前的文章(王晋东不在家:《小王爱迁移》系列之31:NeurIPS-21迁移学习、元学习、自监督学习新数据集概览)中,我们对第一阶段的论文进行了概览,挑选出了其中与迁移学习、预训练、自监督学习、领域自适应、元学习等话题相关的数据集和评测方案,其中不乏有来自牛津大学VGG组的数据集。这几个数据集也从医学图像、对话...
然而，新的元学习方法Data2Vec在元数据集中表现产生了很好的结果，显示了元学习方法的进步。此外，研究还发现，当数据训练集非常小的时候，元学习对于少样本学习更有效。论文根据数据集提供了一个决策树详细实验步骤：1. 实验1：比较迁移学习和元学习方法的性能。使用ResNet50 v2模型的Big Transfer（BiT）方法进行迁移...
迁移学习(Transfer learning) 顾名思义就是把已训练好的模型参数迁移到新的模型来帮助新模型训练。考虑...
元学习:元学习是一种高级的迁移学习方法,其中模型被训练成能够快速适应新任务的能力。元学习的主要目标是找到一种有效的学习策略,使得模型能够在新任务上快速收敛并获得好的性能。 结构调整:在结构调整方法中,我们不只是在参数上进行微调,而且可能还需要对网络结构进行调整,以更好地适应特定任务。例如,我们可以添加或...
论文建议由数量最多的CRC-TP当做source domain,其他三个按照与其相关程度分别当做3个target domain来测试元学习和迁移学习算法,如下图所示: 这些数据集的统计信息如下图所示: BiToD 标题:A Bilingual Multi-Domain Dataset For Task-Oriented Dialogue Modeling...
1、元学习 元学习包括Zero-Shot/One-Shot/Few-Shot 学习,模型无关元学习(Model Agnostic Meta Learning)和元强化学习(Meta Reinforcement Learning)等。 元学习是要去学习任务中的特征表示,从而在新的任务上泛化。举个例子,以下图的图像分类来说,元学习的训练过程是在task1和task2上训练模型(更新模型参数),而在...