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...
文章设定目标为通过少量的迭代步骤捕获优化算法的泛化能力,由此 meta learner 可以训练让 learner 在每个任务上收敛到一个好的解。另外,通过捕获所有任务之前共享的基础知识,进而更好地初始化 learner。 以训练 miniImage 数据集为例,训练过程中,从训练集(64 个类,每类 600 个样本)中随机采样 5 个类,每个类 5...
HT meta-batch 训练的思想是摘选出训练失败的案例,然后利用他们来增加模型的鲁棒性。针对于每一个小任务task, train(为了训练base-learner) 和 test(为了训练SS的参数,但同时也可以获得test上的准确率),然后把其中准确率最低的样本选取出来,得到当前任务中最难分类的样本。
文章设定目标为通过少量的迭代步骤捕获优化算法的泛化能力,由此 meta learner 可以训练让 learner 在每个任务上收敛到一个好的解。另外,通过捕获所有任务之前共享的基础知识,进而更好地初始化 learner。 以训练 miniImage 数据集为例,训练过程中,从训练集(64 个类,每类 600 个样本)中随机采样 5 个类,每个类 5 ...
language modeis are few-shot learners 语言模型是少样本学习者。 “language mode”意思是“语言模型”,“few-shot learner”指的是“少样本学习者”,即只需要少量的样本就能进行学习和预测的模型。整句话的意思是语言模型只需要少量的样本就能进行学习和预测。
GPT-3有1750亿参数,模型参数实在大到恐怖,以至于用在子任务的时候也不大能去微调。因此GPT-3用于下游任务时,不做任何梯度更新。 GPT模型指出,如果用Transformer的解码器和大量的无标签样本去预训练一个语言模型,然后在子任务上提供少量的标注样本做微调,就可以很大的提高模型的性能。GPT-2则是更往前走了一步,说在...
从已有方法可以看出，NLP解决Few-Shot Learning问题的有效方法就是，引入大规模外部知识或数据，因此无标注...
A simple neural attentivemeta-learner, in ICLR, 2018. N. Mishra, M. Rohaninejad, X. Chen, ...
Meta新AI工具Few-Shot Learner可通过较少 Meta近日宣布了一个名为Few-Shot Learner的新AI工具，它已经在其平台如Facebook上使用以此来回击错误信息和其他有害内容。有了Few-Shot Learner，Meta的系统能更快地适应新的威胁并且需要的内容更少--有时甚至是零的标记例子就能学习。除了加快AI的学习过程外，Few-Shot ...
在迁移学习中,由于传统深度学习的学习能力弱,往往需要海量数据和反复训练才能修得泛化神功。为了“多快好省”地通往炼丹之路,炼丹师们开始研究 Zero-shot Learning / One-shot Learning / Few-shot Learning。 爱上一匹野马 (泛化能力),可我的家里没有草原 (海量数据) 。