如前所述,元学习和预训练体现了学习先验知识的两种不同范式,每种范式都有其独特的优点和缺点。在同时拥有大量用于预训练的未标注数据和大量的有标注基础集用于元学习的情况下,采用融合两种范式的混合方法是一种有效的策略。 因此,我们可以利用元学习和预训练各自的优势,不仅通过预训练利用未标注数据学习通用的与任务...
如前所述,元学习和预训练体现了学习先验知识的两种不同范式,每种范式都有其独特的优点和缺点。在同时拥有大量用于预训练的未标注数据和大量的有标注基础集用于元学习的情况下,采用融合两种范式的混合方法是一种有效的策略。 因此,我们可以利用元学习和预训...
如前所述,元学习和预训练体现了学习先验知识的两种不同范式,每种范式都有其独特的优点和缺点。在同时拥有大量用于预训练的未标注数据和大量的有标注基础集用于元学习的情况下,采用融合两种范式的混合方法是一种有效的策略。 因此,我们可以利用元学习和预训练各自的优势,不仅通过预训练利用未标注数据学习通用的与任务...
提出的预训练学习可以被视为元学习(meta learning)的一种形式,也被称为学会学习(learning to learn); 对于第二个挑战,文章提出了一种具有双重自适应机制的自监督策略,该策略同时具有节点级和图级自适应。一方面,节点级自适应将节点对的连通性作为自监督信息,从而在编码局部图属性之前学习到可转移的信息;另一方面,...
骨干网络,并基于每个任务的增强支持集进行微调。我们称之为P>M>F(预训练→元训练→微调)。 算法1:用于微调的PyTorch 伪代码 。 表1.骨干网络架构和预训练方法(及数据集)对小样本学习性能的影响。 表2:骨干网络架构和预训练方法对小样本学习器(MetaQDA、MetaOptNet)性能的影响。
GPT-3的出色性能在很大程度上归功于其采用的In-context Learning方法。为了理解In-context Learning，我们先来探讨一下元学习（Meta-learning）的概念。元学习的核心思想是通过学习如何学习，来找到一种有效的学习策略或初始化参数，使得模型能够在新的、未见过的任务上快速适应并取得良好的性能。In-context Learning是...
基于此,MetaICL构建了一种元学习(Meta-training)方式:只需提供训练示例和目标输入,不需要再提供prompt形式的指令。论文为这种元学习方式构建了142个NLP多任务数据集进行训练,提升模型少样本学习能力。 MetaICL虽然没有通过prompt对不同任务进行统一重构,但通过提供“训练示例”可以重构任务信息,从而省去人工设计模板的繁...
该模型具有对多个时间序列进行概括的能力。换句话说,分布略有不同的不同时间序列可以用作输入。在N-BEATS中是通过元学习实现的。元学习过程包括两个过程:内部学习过程和外部学习过程。内部学习过程发生在块内部,并帮助模型捕获局部时间特征。外部学习过程发生在堆叠层,帮助模型学习所有时间序列的全局特征。
31、进一步地,所述步骤s4中元学习方法是一种能够提升深度神经网络泛化性的训练策略;常规的监督学习方法在训练数据集上计算分类损失更新深度神经网络参数,深度神经网络倾向于过度拟合训练数据集,生成在训练数据集中的不同类别间具有区分度的深度特征,而对新类的泛化性较差;元学习方法以任务为训练单元,每个任务由一个支撑...
这篇工作根据小样本学习当中的因果关系,提出了一种新的基于因果干预的分类器IFSL,去除了预训练带来的掺杂效果,在各种方法上取得了稳定的提升。 主要的优势有: 广泛适用于各种基于微调(fine-tune)或是元学习(meta-learning)的方法,即插即用; 无需额外的训练步骤,原来模型咋训练,加上IFSL还是咋训练; ...