而另外一些元学习算法,不改变神经网络的结构,只改变网络的初始参数,这种方法相较于前一种更易于实现,例如本文将要介绍的MAML。 No.2 MAML Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks是发表在2017年ICML的一篇文章。文中提出的MAML算法是一种模型无关的方法,可兼容于任何一种采用梯度下降算法...
model-agnostic即模型无关。MAML与其说是一个深度学习模型,倒不如说是一个框架,提供一个meta-learner用于训练base-learner。这里的meta-learner即MAML的精髓所在,用于learning to learn;而base-learner则是在目标数据集上被训练,并实际用于预测任务的真正的数学模型。绝大多数深度学习模型都可以作为base-learner无缝嵌入M...
《Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks》 这篇论文在 2017 年发表在 ICML 会议。MAML是基于Meta Learning的一种小样本的方法。他的优点在于: 模型无关(Model-Agnostic):模型无关的意思并不是所有的模型都可以,只是说在任意可以通过梯度下降进行优化训练的模型,都可以用这个方法。同时...
这时候,MAML闪亮登场了!MAML,全名为Model-Agnostic Meta-Learning,是一种元学习算法。它的神奇之处在于,只需少量样本和迭代次数,就能让模型快速适应新任务。这就像给模型装上了一双“魔法眼睛”,让它能够迅速捕捉到新任务的关键信息。那么,MAML究竟是如何做到这一点的呢?首先,我们来了解一下MAML的基本原理。想象一...
MAML(Model-Agnostic Meta-Learning)是一种强大的元学习算法,旨在寻找一个优秀的初始参数,使得模型在新任务上能够快速地通过较少的梯度步进行学习。它的工作原理可以分为内循环和外循环两个阶段。在内循环中,对于每个任务,通过最小化损失函数来寻找最优参数。然后,在外循环中,通过计算新任务相对于最优参数的梯度来...
MAML(Model-Agnostic Meta-Learning)算法是一种在机器学习领域中广泛应用的元学习算法。元学习是指学习如何学习的过程,也被称为学习到学习(Learning to Learn)。与传统的机器学习算法不同,MAML算法通过考虑如何将模型调整到新任务上来进行学习。这种方式使得模型能够更好地适应新的任务,而不需要进行大量的任务特定的微调...
model-agnostic即模型无关。MAML与其说是一个深度学习模型,倒不如说是一个框架,提供一个meta-learner用于训练base-learner。这里的meta-learner即MAML的精髓所在,用于learning to learn;而base-learner则是在目标数据集上被训练,并实际用于预测任务的真正的数学模型。绝大多数深度学习模型都可以作为base-learner无缝嵌入...
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...
1. 论文地址:Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks 2. 要解决的问题 小样本问题 模型收敛过慢 3. 算法描述 MAML期望通过训练一组初始化参数,使得模型透过训练出的初始化参数,未来在少量样本基础上实现快速收敛。该初始化参数 在训练集上未必是最优解,但可以通过训练出的参数在...
model-agnostic即模型无关。MAML与其说是一个深度学习模型,倒不如说是一个框架,提供一个meta-learner用于训练base-learner。这里的meta-learner即MAML的精髓所在,用于learning tolearn;而base-learner则是在目标数据集上被训练,并实际用于预测任务的真正的数学模型。绝大多数深度学习模型都可以作为base-learner无缝嵌入MAM...