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...
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...
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...
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...
@王晋东不在家所提到的小样本学习(Few shot learning)一样，有大量的论文从meta learning这个方向来探索...
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...
With this motivation, this paper presents a no-reference IQA metric based on deep meta-learning. The underlying idea is to learn the meta-knowledge shared by human when evaluating the quality of images with various distortions, which can then be adapted to unknown distortions easily. Specifically...
However, existing deep learning algorithms perform poorly on new tasks. Meta-learning, known as learning to learn, is one of the effective techniques to overcome this issue. Meta-learning's generalization ability to unknown tasks is improved by employing prior knowledge to assist the learning of ...
几篇论文实现代码:《Deep Meta Metric Learning》(ICCV 2019) GitHub: http://t.cn/Ai3jAzhd 《Overcoming Catastrophic Forgetting with Unlabeled Data in the Wild》(ICCV 2019) GitHub: http://t.cn/Ai3jAz...