https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/23613 MAML模型算法 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...
二、MAML代码解析 0、前言 1、数据划分 2、参数定义 3、数据加载缓存 4、批次迭代器 5、基础模型(CNN) 6、元学习模型(MAML) 7、测试和评估 三、疑问和解答 1、module 'numpy' has no attribute 'int'. 2、Batch Size、Epoch、Iterations Batch Size(批次大小): 3、perm用法 4、为什么需要加载10个batchsiz...
MAML中是存在两种梯度下降的,也就是gradient by gradient。第一种梯度下降是每个task都会执行的,而第二种梯度下降只有等batch size个task全部完成第一种梯度下降后才会执行的。 原文中是使用这样的伪代码进行MAML算法描述的。 感觉看起来不是很直观,不妨看我下面的解析。 以上面的5-way 5-shot例子为例,这里我们简...
在其后,有很多工作以其为基础进行了进一步的研究,例如,牛津大学的Harkirat Singh Behl发表的论文Alpha MAML: Adaptive Model-Agnostic Meta-Learning在MAML的基础上融合了进行了升级,使其学习率也可以随着loss的改变进行改变,进一步提升了训练效率;华盛顿大学的Aravind Rajeswaran发表的论文Meta-Learning with Implicit Gradie...
MAML 是一种与模型无关的元学习方法,可以适用于任何基于梯度优化的模型结构。 基准模型:4 modules with a 3 $\times$ 3 convolutions and 64 filters, followed by batch normalization, a ReLU nonlinearity, and 2 $\times$ 2 max-pooling。 1.4 MAML 分类结果 ...
既然Meta Learning 是 learn to learn,那么如何证明 Meta Learning 算法的有效性呢?显而易见,只需要证明用这种算法得到的网络模型学习能力很强就行了。具体到我们的 MAML 和 Reptile,只需要证明,用它们这些算法初始化之后的神经网络,在新的任务上训练,其收敛速率与准确率比从随机初始化的神经网络要高。
MAML:在训练集和测试集上未必全局最优参数,但通过少量迭代,便可收敛到全局最优。 算法描述 随机初始化一个权重θ Setp3 ~ Step10:一个epoch 随机采样一个batch的Task 遍历所有Task 从Support Set中取出一个batch的Task中的Label和Image Setp6 ~ Step7:前向传播,计算梯度后反向传播,更新θ′这个权重 ...
MAML，即"Microsoft Assistance Markup Language"的缩写，直译为“Microsoft协助标记语言”。它在计算机领域，特别是在软件开发中，被广泛应用以描述和标记辅助信息。这个缩写词的中文拼音为“xié zhù biāo jì yǔ yán”，在英文中，它的流行度反映了其在技术文档和在线交流中的广泛使用。对于MAML的分类...
伯克利AI研究所:新型元学习法MAML的前世今生。 雷锋网 AI科技评论按:伯克利AI研究所带来了他们的最新研究——未知模型元学习法(MAML)。它不会对模型的形式做任何假设,也没有为元学习引入额外的参数,极易应用于许多领域,包括分类、回归和强化学习。这种方法非常简单,并且优于已知的很多方法。
MAML元学习算法是小样本学习领域中的经典方法,本文将重点讲解该方法的理论和飞桨代码实现。本章首先对小样本学习的问题定义、评价标准和常用数据集进行介绍,以期读者对本领域概况获得基本了解。 问题定义 假设数据集中包含 个类别,将这个数据集按类别划分为不相交的两部分,一部分称为基础集(Base set),一部分称为新...