A Survey of Deep Meta-Learning的文章结构分为三部分 理论基础。 总结和归纳关键的方法,这些方法主要分为以下三种: 基于度量的方法。 基于模型的方法。 基于优化的方法。 未来挑战。 本文说明 由于原论文篇幅很长,内容很丰富,在本推文中无法全部给大家展现出来,所以本文只挑选了原论文中比较重要和核心的内容进行介...
Meta-Dataset (Triantafillou et al., 2020):相对于其他数据集,该数据集的各种任务来自不同的数据集(的测试类)。此外,各任务之间的类数量和支持集大小可能不同,支持集中可能存在类不均衡的问题。 Meta-world (Yu et al., 2019):元强化学习的数据集,包含有50个机器人操纵任务(控制机器人手臂来实现一些预定目标...
目前对meta-learning的理解,可以简单理解为learning to learn,换句话解释就是要去学习超参,那对超参的定义可以理解为设计算法时不是由data-driven的部分,可以是模型结构,可以是训练参数,也可以是根据情况动态修改模型结构等。总之,meta-learning就是要学习并替代设计算法时人的工作。 本文的贡献点:在跟踪算法Siamese...
这篇是关于meta-learning方法在跟踪领域的应用,其实meta-learning这个概念很早就提出,只是目前将其应用于深度学习和强化学习领域做出了一些效果,或提高性能,或提高训练效率。目前对meta-learning的理解,可以简单理解为learning to learn,换句话解释就是要去学习超参,那对超参的定义可以理解为设计算法时不是由data-driven...
Few-shot learning remains challenging for meta-learning that learns a learning algorithm (meta-learner) from many related tasks. In this work, we argue that this is due to the lack of a good representation for meta-learning, and propose deep meta-learning to integrate the representation power ...
embedding,然后再加上简单的分类器就可以在few-shot那几个通用任务上,打败很多“著名”的meta-learning...
更新后的版本:Deep Meta Learning for Real-Time Target-Aware Visual Tracking 写在前面:为什么要看这个paper?这篇 paper 貌似是第一个将 meta-learning 应用到 visual tracking 领域的,取得了速度和精度较好的平衡。 Introduction: 我们知道,tracking 中比较重要的就是 target object 特征的学习 以及 物体外观的变化...
其实,metric learning是机器学习一个很核心的基础问题,它的另一种说法,叫做embedding learning, ...
实际上,Unrolling过程与机器学习领域的元学习(Meta Learning)和近期LeCun等人提出的可微分编程(Differentiable Programming)概念也有着非常密切的内在联系。 在Unrolling方法中,我们首先需要设计一个迭代框架(Schematic Scheme),在此基础上进一步将可学习模块嵌入到迭代中。更为重要的是,我们还需要对于所设计的演化过程进行...
Meta-Learning describes the abstraction to designing more elevated level components associated with preparing Deep Neural Networks. The expression "MetaLearning" is tossed around in Deep Learning writing often referencing "AutoML", "Few-Shot Learning", or "Neural Architecture Search" when in reference ...