今天给大家介绍新加坡国立大学的Qianru Sun等人在2019年CVPR(计算机视觉顶会)上发表的文章“Meta-Transfer Learning for Few-ShotLearning”。本文对MAML(Model-Agnostic Meta-Learning)进行了一些改进,提出了meta-transfer learning(MTL)(可以整合迁移学习和元学习的优点)仅用少量数据就能快速适应新的task。 一、摘要 元...
Meta-learningFew-shot learningMeta-learning is an effective tool to address the few-shot learning problem, which requires new data to be classified considering only a few training examples. However, when used for classification, it requires large labeled datasets, which are not always available in...
论文阅读笔记《Meta-Learning of Neural Architectures for Few-Shot Learning》,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
(2)最近元学习(meta-learning)被用来解决小样本学习的问题(few-shot problem),元学习模型通常包含两个部分,分别是初始模型(initial model)和可以在少量新的任务上进行训练的更新策略(updating strategy)。元学习的目标是自动地meta-learn更新两个部分的参数以在新的一系列task上实现泛化能力; (3)元学习现阶段的一个...
Few-shot learning methods 可以被简单的分类为两部分,数据扩充和基于任务的meta-learning。数据扩充是指增加可用数据的数量,并且对FSL 是useful。第一种是数据生成的方式,如利用高斯噪声,但是这种方式在few-shot上训练时表现不佳。另一种方法是合并来自不同任务的数据,但是由于不同任务之间的数据是有差异的,这种方法...
Meta learning通过构建meta task用来训练一个base learner,使其在新任务上能够快速适应,如MAML,作者指出,MAML的方式,需要大量的meta task(240k),效率太低,而且只work在比较浅层的神经网络(4 conv)。 解决这两个问题,也是文章的主要贡献点。 Few shot learning可以大致划分成三个方向:metric learning method,memory...
论文阅读笔记《Meta-SGD: Learning to Learn Quickly for Few-Shot Learning》,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Meta Learning元学习和Few-Shot Learning 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...
Meta-learning has been proposed as a framework to address the challenging few-shot learning setting. The key idea is to leverage a large number of similar few-shot tasks in order to learn how to adapt a base-learner to a new task for which only a few labeled samples are available. As ...
MetaLearning＆Few-shotLearning（元学习VS⼩样本学习）Meta Learning ＆ Few-shot Learning(元学习VS⼩样本学习)⼀、Meta Learning：元学习，learn to learn 让机器学会如何学习，即让机器学习⾃⼰调整模型中的超参数。 在传统机器学习中，输⼊的是样本，损失函数是在训练集数据上得到的。主要⼯作...