这里多目标学习的权重和子问题就是meta-learning中的子任务。 MAML叫模型无关的元学习。meta-learning提供一个meta-learner来学习不同的子问题。对于MAML来说这里的meta-learner和base-learner的结构是一样的。只是后者会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,而前者则会在另一部分数据集种被后者...
过去的关于 meta learning 的工作已经被形式化为两阶段的学习,一个 meta-level 的关于跨任务模型表现的慢速学习和一个 base-level 的关于每个任务中的动作建模的快速学习。meta-level 的学习器目标是获得不同任务的泛化的知识,这个知识然乎能被用到 base-level 的学习器中。两种模型都可以使用 single model 或者 ...
少样本学习(few-shot learning):ML学界将其视为一个元学习问题,目标是学习方法对少量样本的不同学习任务都能够最小化泛化误差。这些方法典型地由嵌入模型构成,即先将输入域映射到特征空间,再用基学习器(base learner)从特征空间映射到某任务;元学习的目标是学习一个嵌入模型以使得基学习器能够在不同任务上泛化的很...
慢速学习的meta learner负责学习建立快速模型需要的基础知识。 而快速学习网络可以根据新任务的数据直接生成...
在一些最早的元学习中,Naik[1992]使用以前训练运行的结果来修改反向传播的下降方向,但这种更新策略在某种程度上是临时的,而且不是直接学到的。Santoro[2016]等人的工作采用了和我们类似的方法,将多任务学习转化为泛化,但他们训练了一个base learner,而不是更高级别的训练算法。
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MAML中,而MAML甚至可以用于...
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MAML中,而MAML甚至可以用于强化学习中,这就是MAML中model-agnostic的含义。
Meta Learning的应用MAML Meta Learnig,元学习,就是能够让机器学习如何去学习(Learning to Learning)。MAML即模型无关,绝大多数深度学习模型都可以作为base-learner无缝嵌入,甚至可以用于强化学习。MAML是学习一个最好的初始化的方法,训练出合适的模型初始化参数,使得在样本量很少的情况下快速收敛。该网络的目标是训练...
元学习(meta-learning)是目前广泛使用的处理小样本学习问题的方法,它的目的是在学习不同任务的过程中积累经验,从而使得模型能够快速适应新任务。比如在MAML(Model-Agnostic Meta- Learning)中,通过搜寻最优初始化状态,使得base-learner能够快速适应新任务。但是这一类元学习方法具有两个缺点: ...
Multi-attention Meta Learning for Few-shot Fine-grained Image Recognition论文归纳 IJCAI20收录, 中科大蒋树强老师的学生写的. 论文分为两个部分, base learner和task embedding. 其中task embedding从实验数据角度来看基本没什么用, 可能主要是限制于最终只作用于classifer(全连接层, 是可以直接算出最优解)....