什么是meta-learning? 元学习(Meta Learning)或者叫做“学会学习”(Learning to learn),它是要“学会如何学习”,即利用以往的知识经验来指导新任务的学习,具有学会学习的能力。 元学习的概念、主要方法以及模型等内容,在《百面深度学习》这本书的第7章给了我们较为详细的讲解,有兴趣的同学可进行阅读。 下面人邮君...
元学习(Meta Learning)或者叫做“学会学习”(Learning to learn),它是要“学会如何学习”,即利用以...
Meta-learning:旨在减少新任务上的数据需求,因为它已经学会了如何从其他任务中迅速学习。 传统学习方法:对于新任务,通常需要大量的标注数据才能达到良好的性能。 5、应用场景 Meta-learning:特别适合那些新任务数据稀缺,但与其他任务有一定关联性的场景,如少样本学习、快速适应等。 传统学习方法:更适合大数据、单一任务的...
元学习(Meta-Learning) 迁移元学习,meta-learning,(learning to learn),直译即为学会学习,是一种“能力习得”途径。 在2021年的AAAI会议上,来自MIT的Iddo Drori和TU Eindhoven的Joaquin Vanschoren做了一场辅导,给出了学习指南。 引言 机器与人 人类脑连接 Tranformer的参数 脑连接或参数的数量 超人的机器学习系统...
Meta Learning,叫做元学习或者 Learning to Learn 学会学习,包括Zero-Shot/One-Shot/Few-Shot 学习,模型无关元学习(Model Agnostic Meta Learning)和元强化学习(Meta Reinforcement Learning)。元学习是人工智能领域,继深度学习是人工智能领域,继深度学习 -> 深度强化学习、生成对抗之后,又一个重要的研究分支,也是是近...
一、Meta Learning Meta Learnig,元学习,就是能够让机器学习如何去学习(Learning to Learning),Meta学习算法能够依据自己表现的反馈信号及时地不断的调整其结构和参数空间, 使得模型能够在新环境中通过累计经验提升表现性能,举个例子就是,机器之前学习了100个task,之后机器学习第101个task的时候,会因为之前学习的100个...
元学习,meta-learning,又叫learning to learn。传统的深度学习从头开始学习(训练),即learning from scratch,对算力和时间都是更大的消耗和考验。 元学习包括: 1、Zero-Shot/One-Shot/Few-Shot 学习. 2、模型无关元学习(Model Agnostic Meta Learning). ...
元学习器:在Meta-Learning中,我们会设计一个称为元学习器(meta-learner)的模型,它的任务是根据多个相关任务的经验来学习。 学习任务和元任务:在Meta-Learning中,我们通常将原始任务称为学习任务(base task),而使用学习任务的经验来学习元学习器的过程称为元任务(meta-task)。
元学习(meta-learning)是过去几年最火爆的学习方法之一,各式各样的 paper 都是基于元学习展开的。深度学习模型训练模型特别吃计算硬件,尤其是人为调超参数时候,更需要大量的计算。另一个头疼的问题是在某个任务下大量数据训练的模型,切换到另一个任务后,模型就需要重新训练,这样非常耗时耗力。工业界财大气粗有大量...