和pre-train 的一个最大的区别在于:MAML 对于新 task 的 fit 能力更强,几步 gradient update 就能够获取一个比较好的性能 适合 few-shot learning 这样的 task,因为在一开始选取参数的时候,pre-train model 侧重的是 model 的表达能力,能够很好的 而Multi-Task Learning 可以看做是一个 zero-shot meta learni...
Meta-Learning: Learning to Learn Fastlilianweng.github.io/lil-log/2018/11/30/meta-learning.html 首先简单说一下传统的机器学习是在干嘛:传统的机器学习方法是针对一个特定的,一般是有大量数据的数据集 D={(xi,yi)} ,试图学习出一个预测模型 fθ (其中 θ 是模型 f 的参数,决定了 f 性能),使得...
而MAML是有标记的研究初始化参数的问题。 如右图所示,我们还有一种更为常用的Pre-training的方法叫做multi-task learning,意思是我们把多个任务的带有标记的数据倒在一起研究初始化参数的问题,这个方法现在常常被用在Meta中用作MAML的基线(baseline)。 3)学习网络架构Network Architecture Search (NAS) 如果我们想要去...
包括SNNA,这样与IONE这种作比较,感觉就像作弊了一样,而且现在有些算法加的属性貌似还不一样,这样的话感觉是没有一个好的Baseline作对比的。 3、接着之前看的meta-learning 进行学习(摘自博文http://www.gwylab.com/note-meta_learning.html) 之前提到了meta-learning MAML主要是用来更新init参数 我们求L()时候,...
历史task只有一两个，肯定是不能使用。当然任务之间相关性越高，效果越好，大部分的 baseline 都是在一...
源代码链接:https://github.com/yinboc/few-shot-meta-baseline 背景知识: meta-learning(元学习) 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 ...
“学会学习“(Learning to learn),又称元学习(Meta-Learing), 即利用以往的知识经验来指导新任务的学习,使网络具备学会学习的能力,是解决小样本问题(Few-shot Learning)常用的方法之一。 语境学习(In-context learning),完全依赖语言模型从预训练过程中习得的推理能力,通过上下文语境(task description)直接解决新任务的...
Meta-Learning 标准学习是基于能够在多个数据实例上提高性能的算法。 元学习是对其进行扩展,指的是在多个学习片段中改进算法的过程。 在实际应用中,基础学习模型被训练来解决数据集上的分类或检测等任务,而元学习循环则考虑同一族的多个任务来更新基础算法,以实现泛化或提高学习速度等更高层次的目标。 元学习在过去的...
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novel类的support特征都提出来,求均值作为每个类中心,然后把novel类的...
近期,Facebook AI 实验室所发表的论文MetalCL: Learning to learn in context,提出了一种训练方法MetalCL,通过元学习的方式让模型更加简单有效地进行语境学习——不需要在输入中提供任务描述模板,只需提供训练样例和目标输入。论文作者希望通过在元训练任务上进行多任务学习,让模型能够自动学习到如何通过输入中的少量训...