四、optimization-based methods 1.MAML 2.FOMAML 3.Reptile 4.CMAML 5.MetaAdapt 五、参考 一、简介 Meta-Learning,元学习。元学习的核心思想是学习一个先验知识。元学习有两层含义,一个让机器学会学习,使其具备分析和解决问题的能力。另一个是让模型更好地泛化到新领域中,从而完成差异很大的新任务。 二、me...
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...
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 ...
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...
基于优化的方法 Optimization-Based 基于优化的方法在模型的参数优化这一步做文章,找到可以让模型在少样本的情况下优化得更快更好的策略。 本篇将介绍其中最有代表性的是MAML算法,它不受任务类型或模型结构的限制,可以应用在任何采用梯度下降法训练的模型上。不管是回归、分类、强化学习任务,还是CNN、RNN、BERT,都可...
(onlylearningto compare) Hybrid 最后讲一下融合模型。LEO(LatentEmbeddingOptimization) 如上,我们的在 inner训练时(训练元学习的能力时),讲数据集投影到一个较小维度的空间中,这个空间对应着网络参数的空间。 Bayesianmeta-learning如上,我们的目标本来是想区分“笑”与 ...
2. 基于优化的方法 Optimization-Based 基于优化的方法在模型的参数优化这一步做文章，找到可以让模型在少样本的情况下优化得更快更好的策略。本篇将介绍其中最有代表性的是MAML算法，它不受任务类型或模型结构的限制，可以应用在任何采用梯度下降法训练的模型上。不管是回归、分类、强化学习任务，还是CNN、RNN、BERT...
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...
论文阅读问题总结(二):Meta-Learning With Latent Embedding Optimization,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Optimization as a Model for Few-Shot Learning 这篇则既学习一个好的初始化,也学习网络的更新。 那么看到这里大家显然就可以看出来了,我们可以切入其中的某一个角度来做文章。 这里面可能最最困难的就是直接取代反向传播。如果能用一个神经网络来代替目前的反向传播,那就牛大了。