In this paper, motivated by a real-world problem of quantifying actuations of an industrial robot, we address meta-learning. Our contribution generalizes beyond the specific application; we propose a Pareto-based, multi-objective optimization approach that can be easily generalized to system ...
论文笔记:Meta-Learning-Based Deep Reinforcement Learningfor Multiobjective Optimization Problems 1.研究内容: 多目标组合优化问题: 在现实生活中,优化问题往往有不止一个维度,这些问题可以被建模为多目标优化问题,目标是获得一个种群大小的解集。 minx∈XF(x)=(f1(x),f2(x),...,fm(x))T 文章实际具体做...
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...
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...
论文阅读笔记《Meta-SGD: Learning to Learn Quickly for Few-Shot Learning》 核心思想 本文是在MAML的基础上进一步探索利用元学习实现无模型限制的小样本学习算法。思路与MAML和Meta-LSTM比较接近,首先MAML是利用元学习的方式获得一个较好的初始化参数,在此基础上只需要进行少量样本的微调训练就可以得到较好的结果,这...
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 ...
很多元学习方法都依赖于简单的基础学习者,比如最近邻分类器。然而,即使是在很少的情况下,经过区别训练的线性预测器也能提供更好的泛化。我们建议使用这些预测器作为基础学习者来学习用于少镜头学习的表示,并表明它们在一系列少镜头识别基准中提供更好的特征大小和性能之间的折衷。我们的目标是学习新类别在线性分类规则下...
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)。
optimization approach, called Meta Parameters Learning via Meta-Learning (MPML), to combine online hyper-parameter adjustment scheme into meta-learning algorithm, which reduces the need to tune hyper-parameters. Specifically, a basic learning rate for each training task is put forward. Besides, the...