https://github.com/yinboc/few-shot-meta-baselinegithub.com/yinboc/few-shot-meta-baseline 模型框架图 论文具体细节可以参照上述链接中的原文及其代码。这里我给出一个我自己做了一点修改的代码(屎山),这个效果相比与原baseline提升了0.5%左右,同时调整了代码的结构,把所有的函数全部放在了一个.py文件中,方...
Meta-Baseline: Exploring Simple Meta-Learning for Few-Shot Learning, in ICCV 2021 - yinboc/few-shot-meta-baseline
Meta-Baseline 一般来说,Meta-Baseline包含两个训练阶段。 第一阶段是预训练阶段,即训练Classifier-Baseline(即在所有基类上训练分类器,并删除其最后一个FC层以获得fθ)。 第二阶段是元学习阶段,在元学习阶段同样使用基类中的数据分成多个task,在每个task中对support-set用fθ编码,然后用(1)式求每个类的平均特征表...
code:https://github.com/cyvius96/few-shot-meta-baseline。 关于元学习和few-shot的基本内容有个很好的解释:Model-Agnostic Meta-Learning (MAML)模型介绍及算法详解(转载。 baseline包括两部分:classifier-baseline和Meta-Baseline。 classifier-baseline:在base类上预训练一个分类器,然后移去最后一个分类器。把nove...
另外不知道baseline有没有类似senet、ppnet这种gateing网络，如果没有的话，新架构应该也会有更多效果增强...
TL;DR 创新：两阶段。召回就是最naive的正互动样本做序列，做next token prediction。这个去年GPT火起来...
Please describe the end goal of this project Currently, the 3.0.0 baseline JDK version is set to JDK-11. The Apache Lucene 10 is going to require JDK-21 and it would make sense to align the OpenSearch JDK baseline requirements with that...
项目链接:https://github.com/facebookresearch/mvit 01 摘要 在本文中,作者研究了多尺度视觉Transformer(MViTv2)作为图像和视频分类以及目标检测的统一架构 ,提出了一个改进的MViT版本,它包含了分解的相对位置嵌入和残差池化连接。 作者以五...
其中Baseline这一条是RoBERTa在和BERT类似的设置中的训练结果: 总体评分也差不多: 这么看来,统一的模型架构真的可以有效地用于多种任务模式。 虽然Data2vec在输入数据和掩码方式上还是按照不同的方法来处理,但是它仍然是探索模型统一的尝试。 或许将来会有统一的掩码策略和不同模态数据的混合数据集,做到真正的大一统。
源码地址:https://github.com/sail-sg/metaformer image.png 1. 动机&贡献 为什么transformer能够在vision上取得好的效果?其核心在于MetaFormer的结构,那么本文在这个认知的基础上去探索了MetaFormer结构的下限。 在MetaFormer结构上使用了两个很普通的token mixer 均取得了很棒的分类效果。