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...
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...
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...
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Meta-Learning for Evolutionary Parameter Optimization of Classifiers Summary: The performance of most of the classification algorithms on a particular dataset is highly dependent on the learning parameters used for training ... M Reif,F Shafait,A Dengel - 《Machine Learning》 被引量: 97发表: 2012...
Optimization of neural network topology, weights and neuron transfer functions for given data set and problem is not an easy task. In this article, we focus primarily on building optimal feed-forward neural network classifier for i.i.d. data sets. We apply meta-learning principles to the neu...
Self-learning metamodels for optimization. Peri D. Journal Ship Research . 2009Peri D.Self-learning metamodels for optimization.Journal Ship Research. 2009Peri D. Self-learning metamodels for optimization[J]. Journal Ship Research, 2009, 56(3): 94-108....
少样本学习(few-shot learning):ML学界将其视为一个元学习问题,目标是学习方法对少量样本的不同学习任务都能够最小化泛化误差。这些方法典型地由嵌入模型构成,即先将输入域映射到特征空间,再用基学习器(base learner)从特征空间映射到某任务;元学习的目标是学习一个嵌入模型以使得基学习器能够在不同任务上泛化的很...
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...