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: 1. 需要大量相似的任务以进...
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MAML中,而MAML甚至可以用于...
Base learner简写为 b,是一个函数或神经网络。通过任务损失 loss_{\operatorname{task}} 估计主要任务目标。它的参数由慢权值 W 和example-level的快权值 W^{*} 构成 动态表征函数 u,对样本学习到一个嵌入。参数由慢权值 Q 和example-level快权值 Q^{*} 组成 Meta learner由快速权值生成函数 m 和d 组成,...
也就是说,meta-learning的任务是让我们学习在不同任务上处理相似问题的能力,这样当我们在遇到新的类似任务的时候,也可以通过很少的例子(few-shot),来进行相关的预测。 A good meta-learning model should be trained over avariety of learning tasks and optimized for the best performance on adistribution of t...
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...
本质是一种“learning to learn”的学习过程,不同于常用的深度学习模型(依据数据集去学习如何预测或者分类),meta-learning是学习“如何更快学习一个模型”的过程 MAML算法:Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks 模型无关框架,定义一种架构,使用meta-learning去训练base-learner。
代表方法包括:Learning to reinforcement learn、Rl2: Fast reinforcement learning via slow reinforcement learning等。 两篇文章思路一致,就是额外增加reward和之前action的输入,从而强制让神经网络学习一些任务级别的信息: 7. 通过训练一个好的base model的方法,并且同时应用到监督学习和强化学习 ...
表一MAML算法伪代码,出自论文Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks 步骤一:随机初始化参数; 步骤二:开始循环; 步骤三:导入图片,随即对几个task进行采样,形成一个batch; 步骤四---七:声明一下,这里每次迭代涉及到两次参数更新,由于个人习惯,笔者将第一次称之为外循环,第二次称之为...
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。
We propose \\(Meta-DPSTL\\) , a novel Meta Differentially Private Self-Taught Learning model to overcome these challenges. The proposed approach implements self-taught learning in the meta-learning-based framework; training of meta-learner and base-learner proceeds episodically and is equivalent to...