计算图通过动态图模式自动构建,最终将梯度反传回原始参数 θ。 MAML类的代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 classMAML(paddle.nn.Layer):def__init__(self,n_way):super(MAML,self).__init__()# 定义模型中全部待优化参数 self.vars=[]sel
该模型是入门小样本学习的必经之路,也是评估新算法性能指标的基石。熟悉并掌握该经典模型,将对今后的理论研究或实践应用奠定基础。飞桨官方的小样本学习工具包PaddleFSL已经包含了包括计算机视觉和自然语言处理应用问题的小样本学习解决方案,如MAML,ProtoNet,Relation Net等等,是首个基于飞桨的小样本学习工具包,欢迎大家关注...
链接如下: GitHub地址: https://github.com/hrdwsong/maml-paddle AI Studio地址: https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1869590?contributionType=1&shared=1 关键代码实现 该模型比较特殊,梯度需要穿过内外两层循环传递到原始参数。如果基于nn.Layer类进行常规的模型搭建,在内循环更新梯度时,模型...
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...
https://github.com/hrdwsong/maml-paddle AI Studio地址: https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1869590?contributionType=1&shared=1 关键代码实现 该模型比较特殊,梯度需要穿过内外两层循环传递到原始参数。如果基于nn.Layer类进行常规的模型搭建,在内循环更新梯度时,模型参数会被覆盖,导致初始参数丢...