三、What is learnable in a learning algorithm?——分类 模型初始值(Learning to Initialize)——MAML Optimizer(learning rate, momentum) optimizer中的参数也可以学习得到 学习率 动量 …… Network Architecture Search (NAS) Data Augmentation 让机器自动学会数据增强。 Sample Reweightnig——Give different sampl...
图1是 Learning to Learn 中 optimizer 和 optimizee 的工作原理。图1 Learning to Learn 中 optimiz...
以上便是Meta Learning的多种表示形式,以及一些对于学习的归纳,都是围绕所学目标 w 进行的,而元学习的目的就是通过学到一个很好的 w ,以指导针对不同task的模型训练与参数更新,从而达到优秀的效果,并适应更多任务。 4.2 Meta-Optimizer 文章提到:如果要选择优化学习策略的哪个方面,元学习者设计的下一个选择应当是...
利用LSTM的结构训练处一个神经网络的更新机制,输入当前网络参数,直接输出新的更新参数 5、面向RL的Meta Learning方法 既然Meta Learning可以用在监督学习,那么增强学习上又可以怎么做呢?能否通过增加一些外部信息的输入比如reward,和之前的action来实验。 6、通过训练一个base model的方法,能同时应用到监督学习和增强学习...
Meta-optimizer优化:目标函数“所有周期的loss都要很小!”,而且这个目标函数是独立同分布采样的(比如,这里意味着任意初始化一个优化问题模型的参数,我们都希望这个优化器能够找到一个优化问题的稳定解) 传统优化器:"对于当前的目标函数,只要这一步的loss比上一步的loss值要小就行” ...
model=SimpleCNN()criterion=nn.CrossEntropyLoss()optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters(),lr=0.001)# 自适应学习率 1. 2. 3. 5. 实现元训练循环 在这一部分,我们将实现元训练,主要包括两个步骤: 在支持集上训练 在查询集上评估 defmeta_train(model,train_data,epochs=5):forepochinrange(epochs)...
1. 训练超参数Hyper Parameters:包括Learning rate,Batch Size,input size等等目前要人为设定的参数 2. 神经网络的结构 3. 神经网络的初始化 4. 优化器Optimizer的选择。比如SGD,Adam,RMSProp 5. 神经网络参数 6. 损失函数的定义。那么多gan的文章基本上就是改改损失函数。
A meta-training step (training the optimizer O) comprising with 3 steps of training the model M) 这里,元训练过程的单个步骤被水平表示。它包括模型训练过程的两个步骤(纵向图的元前向传播和元后向传播)。模型的训练过程和我们刚才看到的训练过程一模一样。
图1是 Learning to Learn 中 optimizer 和 optimizee 的工作原理。 图1 Learning to Learn 中 optimizer 和 optimizee 工作原理。 optimizer 为 optimizee 提供更新策略, optimizee 将损失信息反馈给 optimizer,协助 optimizer 更新。 给定目标函数 f 的分布,那么经过 T 次优化的 optimizer 的损失定义为整个优化过...
▪元学习优化器（MetaLearnerOptimizer）1.元学习优化器通过学习一个优化器，来改进模型在新任务上的性能。2.该方法可以适应不同的优化问题和场景。3.元学习优化器的主要挑战是如何设计一个有效的参数更新规则。元学习的主要方法和分类 ▪记忆增强元学习（Memory-AugmentedMetaLearning）1.记忆增强元学习利用外部记忆...