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...
Berkeley的 Finn 在meta-learning领域创造了很多开创性的成果,尤其是在meta-reinforcement learning in robotics方面,以后会详细讲解这方面的成果。 Model-Agnostic Meta-Learning(Finn, et al. 2017) 是一个非常通用的optimization algorithm,它可以附加在任何传统的基于梯度的神经网络模型上,所以叫做model-agnostic即模型...
我问这个问题的目的是想让你比较一下,我接下来要介绍的基于度量的元学习方法在做这个学习任务时使用的方法与你自己做出判断的方法有什么异同,也就是机器和人类在学习同一个任务时所使用的方法有什么异同。 元学习方法通常分为三类:memory-based, metric-based, optimization-based。本文只会解释其中的一种,即基于度...
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...
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...
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1.2 Optimization as a model for few-shot learning. 为少样本学习优化的模型 可以说Few-shot ...
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...
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...