goal of Machine learning and Meta learning (source: https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/ml2021-course-data/meta_v3.pdf) 从数据角度来看,传统的机器学习通常使用单个任务中的训练数据进行模型训练,而元学习则以多个任务为基础进行训练。这种差异容易引起混淆,因此在文献中,我们通常将任务中的训练数据称...
From a data perspective, traditional machine learning typically uses the training data from a single task to train the model, while meta learning trains on multiple tasks. This difference can be confusing, so in the literature, we often refer to the training data within a task as the "support...
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。 Short-horizon Bias U...
提出了MAML模型，也是目前最经典的meta-learning算法之一，是很多后续meta-learning研究的基础，理解MAML算法...
Artificial Intelligence --> Machine Learning --> Deep Learning --> Deep Reinforcement Learning --> Deep Meta Learning 之所以会这样发展完全取决于当前人工智能的发展。在Machine Learning时代,复杂一点的分类问题效果就不好了,Deep Learning深度学习的出现基本上解决了一对一映射的问题,比如说图像分类,一个输入对...
Meta-learning可以理解为一种求解问题的工具,下面举一个例子,通俗的说明meta-learning的作用。在正常的machine learning中,需要将数据集分成trainset和testset,模型在trainset上进行训练,在testset上评测效果。但是,在trainset上的训练过程可能导致过拟合,进而引起在testset上效果较差。如何才能设计一种面向testset上效果...
Most commonly, this means the use of machine learning algorithms that learn how to best combine the predictions from other machine learning algorithms in the field of ensemble learning. Nevertheless, meta-learning might also refer to the manual process of model selecting and algorithm tuning performed...
Meta Learning概述(一) 回顾Machine Learning 定义一个function(神经网络等),该function上有很多参数,参数统一定义为θ,对于一个猫狗分类器来说,当猫狗的图片经过f(θ)时,函数会输出一个猫或狗的结果 定义一个Loss function,L(θ) 使用优化器,找到最优参数θ∗,使得L(θ)最小 ...
Artificial Intelligence --> Machine Learning --> Deep Learning --> Deep Reinforcement Learning --> Deep Meta Learning 这样的趋势。 之所以会这样发展完全取决于当前人工智能的发展。在Machine Learning时代,复杂一点的分类问题效果就不好了,Deep Learning深度学习的出现基本上解决了一对一映射的问题,比如说图像分...
第一章Meta Learning概述 Meta Learning被称作元学习,不同于Machine Learning的目标是让机器能够学习,Meta Learning则是要让机器学会如何去学习。 举例来说,机器已经在过去的100个任务上进行了学习,现在我们希望,机器能够基于过去100个任务学习的经验,变成一个更厉害的学习者,这样当在第101个新任务到来之时,机器能够更...