MAML论文:Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks] MAML Pytorch实现:dragen1860/MAML-Pytorch 或katerakelly/pytorch-maml或github.com/cbfinn/maml 一、一些相关概念的介绍 在原论文中,作者直接引用了许多元学习相关的概念,例如 meta-learning, model-agnostic, N-way K-shot, tasks等等...
元学习——MAML论文详细解读 转载:blog.csdn.net/tiangcs/a 作者:田小成plus 论文:《Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks》 引言 上一篇博客是对这篇论文的纯翻译,这次来讲解下这篇论文是怎么做 meta-learning 的,这篇论文是 2017 年发表在 ICML 会议的,算是 optimization based...
def maml_train(model, support_images, support_labels, query_images, query_labels, inner_step, args, optimizer, is_train=True): meta_loss = [] meta_acc = [] for support_image, support_label, query_image, query_label in zip(support_images, support_labels, query_images, query_labels): ...
maml概率解释 maml概率解释 假设要解释MAML（模型无关的元学习）的概率视角，可以从任务分布的角度切入。MAML的目标是让模型在面对新任务时，通过少量样本快速适应，这种能力本质上是一种对任务分布的泛化能力。模型在元训练阶段接触大量任务，每个任务对应不同的数据分布，通过优化模型参数使其能够快速调整到新任务的最...
复现maml论文模型-3 两个图像数据集的分类模型的训练代码还没有深入看,先给出实验的一些参数对应的训练效果。 数据集下载 链接:https://pan.baidu.com/s/1hcdzRB0BVRwh3Ei4VO2SNQ 提取码:fmrv 一、数据和参数分析 1.数据集 Omniglot数据集.png
复现maml论文模型-1 论文为:Finn C, Abbeel P, Levine S, et al. Model-agnostic meta-learning for fast adaptation of deep networks[C]. international conference on machine learning, 2017: 1126-1135. 代码地址(tensorflow版本):https://github.com/cbfinn/maml...
基于这一想法我们最近提出了一个称为未知模型的元学习——MAML).和其他元学习模型类似,MAML 同样也通过广泛的任务来进行训练,它可以通过很少的几步梯度变换就可以迅速的适应新的任务。在这一过程中,元学习器会去寻找不仅有利于适应不同的任务,更有利于快速(很少的梯度下降步数)和高效(仅使用少量的样本)地适应任务...
1. 第一部分:元学习的基本概念&MAML详解2. 综合了各类有关元学习的论文、教学视频、博客、知乎等等,再加上自己的理解。参考文献都列在了每页ppt的左下角。3. b站关于元学习的中文详解视频好像不多,我讨论班选了这个题就录了一版发上来,希望可以给大家带来帮助~4. 鳕鱼也
论文所提出的MAML元学习方法一种与模型无关的(model-agnostic)元学习算法,它能兼容任何基于梯度下降算法进行训练的模型,比如CNN、LSTM、RNN及MLP等,并能适用于各种不同的机器学习问题,如分类、回归和强化学习等。 MAML的目标是在多种不同的学习任务上学到一个良好的初始模型,该初始模型可以仅通过少量的梯度优化步数...
②一篇对MAML解读比较好的知乎文章 ③MAML论文解读 Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks Abstract 1. Introduction 2. Model-Agnostic Meta-Learning 2.1. Meta-Learning Problem Set-Up 2.2. A Model-Agnostic Meta-Learning Algorithm ...