Recently, neural networks trained as optimizers under the "learning to learn" or meta-learning framework have been shown to be effective for a broad range of optimization tasks including derivative-free black-box function optimization. Recurrent neural networks (RNNs) trained to optimize a diverse ...
reptile算法是一种经典的Model-Agnostic Meta-Learning(MAML)方法。 如何理解meta-learning:我们可以举个别的例子,比如我们要分辨猫,狗,鳄鱼等各种动物,我们会给每一个类别构造一个训练任务,然后meta-learning的目标是找到一种模型,对于给出的任何任务都能够胜任。 这里多目标学习的权重和子问题就是meta-learning中的子...
Data Augmentation for Meta-Learning(ICML 2021)探索了support set、query set、task、shot等4多个因素的增强对于meta-learning效果影响,并提出了meta max-up算法,思路借鉴了max-up算法,每次采样task后,从多种数据增强方法中随机生成新的样本,选择当前模型下loss最大的增强数据进行模型参数更新。 3.2 Short-horizon Bi...
Meta Learning的目标是训练一个模型,对于每一个新任务只需要少量的训练数据和参数更新就可以很好的迁移。 如果用传统的训练方法,一条数据作为一个样本,一条数据对模型进行一次参数更新的话,没有办法实现上述目标。因为新任务训练数据的数量相比用来做基础训练的任务的训练数据的数量要小得多,所以新任务的训练数据对模型...
UNDERSTANDING SHORT-HORIZON BIAS IN STOCHASTIC META-OPTIMIZATION(ICLR 2018)首先提出了meta-learning中存在的short-horizon bias问题。该问题指的是,内循环其实是在模拟模型finetune的过程,内循环轮数如果较小,对应的finetune轮数较小,这种情况下模型会出现贪心效应,finetune轮数小和finetune轮数大最终达到的最优点是...
Dengel, Meta-learning for evolutionary parameter optimization of classi¯ers, Mach. Learn. 87(3) (2012) 357-380.M. Reif, F. Shafait, and A. Dengel. Meta-learning for evolutionary parameter optimization of classifiers. Machine learning, 87(3):357-380, 2012....
A PyTorch Library for Meta-learning Research pytorchmamlmeta-learningfew-shotfinetuningmeta-rlmetalearninglearning2learnlearn2learnmeta-descentmeta-optimization UpdatedJun 7, 2024 Python Meta Learning / Learning to Learn / One Shot Learning / Few Shot Learning ...
evolutionary strategy for parameter optimization, as well as propose two novel quantum adaptations of those algorithms using continuous quantum neural networks, ... W Hu - 《量子信息科学期刊(英文)》 被引量: 0发表: 2020年 加载更多来源期刊 Machine Learning 研究点推荐 evolutionary parameter optimizatio...
Meta-Iearning for evolutionary parameter optimization of classifiers The performance of most of the classification algorithms on a particular dataset is highly dependent on the learning parameters used for training them. Dif... M Reif,F Shafait,A Dengel - 《Machine Learning》 被引量: 0发表: ...
元学习(Meta-learning)是机器学习领域一个令人兴奋的研究趋势,它解决了学会学习(learning to learn)的问题。 机器学习研究的传统模式是获取特定任务的庞大数据集,并利用该数据集从头开始训练模型。显然,这与人类如何利用过去的经验快速学习新任务相去甚远。那是因为人类 学会了学习(learn to learn)。