meta learning step 2 (source: https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/ml2021-course-data/meta_v3.pdf) 反之,若分类器性能欠佳,则应赋予该学习算法较高的损失值L(\phi),以指导后续的优化过程。 meta learning step 2 (source: https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/ml2021-course-data/meta_...
当然除了强化学习,也可以使用进化算法,上图给出了一些相关的paper。 meta learning还有一些应用,比如Few-shot Image Classification: 先记这么多,李宏毅还有一节课,那节课讲的就是更具体的算法细节了,今天先了解meta learning基本思想,需要的时候再看吧。
【李宏毅机器学习课程2021】元学习 meta-learning,过去一年最火爆的学习方法之一共计3条视频,包括:元学习Meta Learning (一) - 三个步骤、元学习 Meta Learning (二) - 万物皆可 Meta、ending等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
Meta Learning:让机器学习更智能 在机器学习的快速发展中,Meta Learning(元学习)正逐渐成为一个热点话题。李宏毅教授在其课程中深入探讨了这一领域,今天我们就一起来了解一下什么是元学习以及它的应用场景,并通过一个简单的代码示例来展示如何实现元学习。 什么是元学习? 元学习是“学习如何学习”的过程。传统的机器...
李宏毅--meta-learning # 定义 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)....
【李宏毅2020 ML/DL】P88-96 Meta Learning – MAML | Reptile,元学习,主要是MAML与Reptile,用于初始化网络参数。
来源于李宏毅老师机器学习课程,笔记是其中meta learning部分,few-shot learning学习也可以观看此部分课程。 课程主页:http://t.cn/Exykrk9 video: http://t.cn/ExykrkC bilibili:https://www.bilibili.com/video/BV1Gb411n7dE?p=32 meta learning和life-long learning区别。
https://www.youtube.com/channel/UC2ggjtuuWvxrHHHiaDH1dlQ最近在做元学习相关的东西,发现在BV1JE411g7XF里面看到的meta learning部分不全,这里把剩下的部分搬过来 李宏毅老师在Metric-based 的部分讲了很多五等分的花嫁和猎人相关的东西,用一个youtube网友的话说: "看老
MAML 算法图示。图片来源:李宏毅老师的 PPT 代表网络初始化的参数,我们采样一个任务(或者好几个任务作为一个 batch,图中显示的是一个任务的情况),编号为 m。如左图第一个绿色箭头所示:基于 计算网络在任务 m 上的损失函数,然后用梯度下降法优化 ,以 learning rate ...
的初始化参数,因此是目标任务的元参数(meta-parameter),优化元参数的过程叫做元学习(meta learning)。如果我们能找到一个最优的元参数 ,我们就可以使用很少的数据fine-tune任何任务而不会过拟合。 更简单一点的表示可以记作(来自李宏毅老师): 定义评价