MAML Pytorch实现:dragen1860/MAML-Pytorch或katerakelly/pytorch-maml MAML Tensorflow实现:cbfinn/maml
再强调一下,MAML的训练是基于task的,而这里的每个task就相当于普通深度学习模型训练过程中的一条训练数据。 第二个Require就很好理解啦。step size其实就是学习率,读过MAML论文的小伙伴一定会对gradient by gradient这个词有印象。MAML是基于二重梯度的,每次迭代包括两次参数更新的过程,所以有两个学习率可以调整。 接...
再强调一下,MAML的训练是基于task的,而这里的每个task就相当于普通深度学习模型训练过程中的一条训练数据。 第二个Require就很好理解啦。step size其实就是学习率,读过MAML论文的小伙伴一定会对gradient by gradient这个词有印象。MAML是基于二重梯度的,每次迭代包括两次参数更新的过程,所以有两个学习率可以调整。 接...
再强调一下,MAML的训练是基于task的,而这里的每个task就相当于普通深度学习模型训练过程中的一条训练数据。 第二个Require就很好理解啦。step size其实就是学习率,读过MAML论文的小伙伴一定会对gradient by gradient这个词有印象。MAML是基于二重梯度的,每次迭代包括两次参数更新的过程,所以有两个学习率可以调整。 接...
2019-12-03 16:28 − 摘要:我们提出了一种不依赖模型的元学习算法,它与任何梯度下降训练的模型兼容,适用于各种不同的学习问题,包括分类、回归和强化学习。元学习的目标是在各种学习任务上训练一个模型,这样它只需要少量的训练样本就可以解决新的学习任务。在我们的方法中,模型的参数被显式地训练,使得少量的梯度...
关于具体的训练过程,会在下一节MAML算法详解中介绍。这里我们只需要有一个大概的了解:MAML首先利用 ～C1～C10 的数据集训练元模型Mmeta,再在～P1～P5的数据集上精调(fine-tune)得到最终的模型 Mfine−tune。 此时,～C1～C10即meta-train classes,～C1～C10包含的共计300个样本,即 Dmeta−train ,是用于训...