今天给大家介绍新加坡国立大学的Qianru Sun等人在2019年CVPR(计算机视觉顶会)上发表的文章“Meta-Transfer Learning for Few-ShotLearning”。本文对MAML(Model-Agnostic Meta-Learning)进行了一些改进,提出了meta-transfer learning(MTL)(可以整合迁移学习和元学习的优点)仅用少量数据就能快速适应新的task。 一、摘要 元...
Few shot Learnig是解决小样本问题的,我们希望机器学习模型通过学习一定类别的大量数据之后,对于新的类别,只需要很少量的样本就可以快速学习,Few shot Learning是Meta Learning在监督学习领域的应用。Few shot Learning的训练集中包含了很多的类别,每个类别又包括很多样本,在训练阶段从训练集中随机抽取C个类别,每个类别抽...
技术标签:深度学习元学习小样本学习Meta learningfew shot 元学习 1. 训练策略:样本划分如下图所示, 任务之间:每一行都是一个任务 task ,任务与任务之间的类别不尽相同,也就是说一般类别是不同的,有一点重叠无所谓(只要保证任务与任务的类别的不同就行了,因为这就是这种样本划分机制的关键所在)。... ...
few-shot learning讲完之后,我们进入到它的大领域meta learning。其实至于few-shot learning和meta learning两者之间的关系,确实千丝万缕。怎么说呢?就像是few-shot learning是目标,meta-learning是手段?我觉得还是大家看完这篇文章,自行理解会比较好。 因为meta learning本身概念很难理解,所以在详细讲meta learning之前,...
Few-shot Learning 是 Meta Learning 在监督学习领域的应用。Meta Learning,又称为learning to learn,该算法旨在让模型学会“学习”,能够处理类型相似的任务,而不是只会单一的分类任务。举例来说,对于一个LOL玩家,他可以很快适应王者荣耀的操作,并在熟悉后打出不错的战绩。人类利用已经学会的东西,可以更快的掌握...
我个人觉得，few-shot和meta learning不能说存在包含关系，因为他们目的不同，前者是只允许少样本，后者...
基于元学习(Meta-Learning)的方法: Few-shot问题或称为Few-shot学习是希望能通过少量的标注数据实现对图像的分类,是元学习(Meta-Learning)的一种。 Few-shot学习,不是为了学习、识别训练集上的数据,泛化到测试集,而是为了让模型学会学习。也就是模型训练后,能理解事物的异同、区分不同的事物。如果给出两张图片,...
MetaLearning＆Few-shotLearning（元学习VS⼩样本学习）Meta Learning ＆ Few-shot Learning(元学习VS⼩样本学习)⼀、Meta Learning：元学习，learn to learn 让机器学会如何学习，即让机器学习⾃⼰调整模型中的超参数。 在传统机器学习中，输⼊的是样本，损失函数是在训练集数据上得到的。主要⼯作...
一、Meta Learning Meta Learnig,元学习,就是能够让机器学习如何去学习(Learning to Learning),Meta学习算法能够依据自己表现的反馈信号及时地不断的调整其结构和参数空间, 使得模型能够在新环境中通过累计经验提升表现性能,举个例子就是,机器之前学习了100个task,之后机器学习第101个task的时候,会因为之前学习的100个...
论文解读:Task Agnostic Meta-Learning for Few-shot Learning(TAML) 通常的,元学习可以被在多个任务(task)上训练以期望能够泛化到一个新的task。然而当在现有的task上过度地学习(过拟合),在新的task泛化能力会变差。换句话说,初始的meta-learner在现有的task上会学习到有偏的知识(bias),特别是样本数量非常...