[113] R. Salakhutdinov, J. Tenenbaum, and A. Torralba. 2012.One-shot learningwith a hierarchicalnonparametricBayesian model. In ICML Workshop on Unsupervised and Transfer Learning. 195–206. [114] A. Santoro, S. Bartunov, M. Botvinick, D. Wierstra, and T. Lillicrap. 2016. Meta-learnin...
根据机器学习模型在小样本上难以学习的原因,Few-Shot Learning从三个角度解决问题,(1)通过增多训练数据提升h_I(Data)、(2)缩小模型需要搜索的空间(Model)、以及(3)优化搜索最优模型的过程(Algorithm)。 PS: 上面两张图均引自2020年香港科技大学和第四范式的paper“Generalizing from a Few Examples: A Survey o...
Yu [10] 等人指出在图像领域的 Few-shot Learning 任务中,比如 Omniglot 和 miniImage 数据集,所有的数据都是从同一个大的数据集采样而来,也就是说所有的 meta-task 都是来自同一个领域,所以相关性是很强的。 所以之前的 Few-shot Learning 方法只需使用一个 meta model 即可解决剩余的 few-shot 任务。但是...
期末要做一个 presentation,我跟我朋友选了这篇论文:Optimization as a Model for Few-Shot Learning。 (Few-shot learning 实在是太火了呀哈哈哈) 0. 摘要 尽管深度神经网络在大数据领域取得了巨大成功,但它们通常在 few-shot learning 任务上表现不佳。作者提出了一种基于 LSTM 的元学习模型来解决这个问题。 该...
在元学习背景下,原型网络(Prototypical Networks)和模型无关元学习(Model-Agnostic Meta-Learning,MAML)是两种在少样本学习场景中取得成功的突出替代技术。 原型网络(Prototypical Networks) 原型网络是一类为少样本分类任务设计的神经网络。其核心思想是在特征空间中为每个类学习一个原型或代表性示例。通过比较新输入与学...
def train_emb_model(epochs: int, batch_size: int, learning_rate: float, data_reader: Callable, embedding_dim: int = 128) -> None: """ 训练图片特征提取网络 :param epochs: 生成的训练数据集迭代的次数 :param batch_size: 每个batch数据量 :param learning_rate: 学习率 :param data_reader: ...
Model-based方法针对few-shot learning问题特别设计了模型,而MAML允许使用任何模型,所以叫做model-agnostic。 Meta learning可以称为是一种"learn to learn"的学习方法。以往的机器学习任务都是教给模型学习一个任务,但在meta learning中,一次让模型处理好几种任务,让模型学习“学习这件事”,未来有新的任务后模型能够...
模型无关自适应(Model-Agnostic)[7] meta learning 的目标是在各种不同的学习任务上学出一个模型,使得可以仅用少量的样本就能解决一些新的学习任务。这种任务的挑战是模型需要结合之前的经验和当前新任务的少量样本信息,并避免在新数据上过拟合。 文章提出的方法使得可以在小量样本上,用少量的迭代步骤就可以获得较好...
改善元学习参数:元学习(meta-learning)是当下很火的一个研究方向,他的思想是学习如何学习。他的结构一般由一个底层模型和一个顶层模型组成,底层模型是model的主体,顶层模型是meta-learner。更新参数时,他除了要更新底层model,还要更新mata参数。 改善策略大致有三类: ...
1.1《optimization as a model for few shot learning》 一、基本概念 Meta Learning,又称为 learning to learn,在 meta training 阶段将数据集分解为不同的 meta task,去学习类别变化的情况下模型的泛化能力,在 meta testing 阶段,面对全新的类别,不需要变动已有的模型,就可以完成分类。