[113] R. Salakhutdinov, J. Tenenbaum, and A. Torralba. 2012. One-shot learning with a hierarchical nonparametric Bayesian 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-...
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...
model):self.model=modelself.backup={}defattack(self,epsilon=0.3,emb_name='robertaembeddings.word...
早期的 Few-shot Learning 算法研究多集中在图像领域,如图 2 所示,Few-shot Learning 模型大致可分为三类:Mode Based,Metric Based 和 Optimization Based。 ▲图2:Few-shot Learning模型分类 其中Model Based 方法旨在通过模型结构的设计快速在少量样本上更新参数,直接建立输入 x 和预测值 P 的映射函数;Metric Base...
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...
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...
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...
另一方面，Transformers可以在Hugging Face model hub的零样本分类管道中使用一系列模型：尽管二者有明显的...
模型无关元学习(Model-Agnostic Meta-Learning,简称MAML)算法[7],其模型无关体现在,能够与任何使用了梯度下降法的模型相兼容,广泛应用于各种不同的机器学习任务,包括图像分类、目标检测、强化学习等。元学习的目标,是在大量不同的任务上训练一个模型,使其能够使用极少量的训练数据(即小样本),进行极少量的梯度下降...