Meta Learning(元学习)是一种学习如何学习的技术,它使我们的模型能够快速适应新任务。本文将指导你如何使用PyTorch实现一个简单的Meta Learning模型。我们将遵循以下步骤: 流程概述 详细步骤及代码实现 1. 确定任务及数据集 在这个例子中,我们使用的是Omniglot数据集,常用于测试元学习算法。Omniglot包含了许多不同的字母...
在PyTorch 中,torch.autograd.grad 用于计算梯度。create_graph 参数决定了是否在计算梯度时创建计算图,以便后续对梯度进行进一步的操作(如高阶导数计算)。举两个简单的例子: 当create_graph=True时 : PyTorch 会在计算梯度时保留计算图。这意味着梯度本身也会成为计算图的一部分,允许你对这些梯度再次求导(即计算高...
这就是Optimization-Based meta-learning(就是上文所说的Learner and Meta-Learner)的思路。 LSTM Meta-Learner Pytorch Code:https://github.com/markdtw/meta-learning-lstm-pytorch 不同于传统的公式化更新,Optimization 也可以作为Model进行精细化建模,Ravi & Larochelle (2017)将optimization model命名为 'Meta-l...
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在这里遇到很大的挫折,这个bug搞了好几天了,头发掉了很多,上面那个链接是改pytorch的,但是train.py里面有一个参数--unm-workers他的默认是1,这个参数是控制python的多线程的,似乎在windows上只能用单线程,所以把这里的1改为0(当然你在anaconda里面在输入参数的时候指定--unm-workers为0也可以的) ...
这里最不好理解的可能就是二次梯度了,也就是我们的目的还是要训练一开始的参数,只是中间我们要先计算梯度得到新的参数,然后用新的参数再算一次梯度,这样对于一开始的原始参数就要算两次梯度。这是MAML比较麻烦的地方,也可以认为是一种缺点。当然,现在使用Pytorch可以分分钟实现这种二次梯度的操作。
这里最不好理解的可能就是二次梯度了,也就是我们的目的还是要训练一开始的参数,只是中间我们要先计算梯度得到新的参数,然后用新的参数再算一次梯度,这样对于一开始的原始参数就要算两次梯度。这是MAML比较麻烦的地方,也可以认为是一种缺点。当然,现在使用Pytorch可以分分钟实现这种二次梯度的操作。
deep-learningone-shot-learningmeta-learningfew-shot-learninglearning-to-learn UpdatedNov 26, 2018 tristandeleu/pytorch-meta Star2k A collection of extensions and data-loaders for few-shot learning & meta-learning in PyTorch pytorchmeta-learningfew-shot-learning ...
它还是开发、测试和部署 AI/机器学习（ML，Machine Learning）程序的重要平台之一，从疾病诊断到自动驾驶，再到天文学研究，各个领域都能发现 PyTorch 的身影。如今，在 ML 领域的主要会议上提交工作成果的研究人员中，超过 80% 使用了 PyTorch 框架。Meta 工程副总裁兼 PyTorch 基金会董事会代表阿帕娜·拉马尼（...
它meta-learning 训练部分调用的dragen1860的MAML库, 也是GitHub上搜MAML-pytorch版本排第一的库。我也用过这个库,它问题在于模型正确率离MAML原文差了2%左右,并且死活提不上去,用在其他领域还好,要是用在元学习和其他类MAML算法对比上直接硬性吃亏。 论文在分析方面好像做的很充分但是都经不起仔细推敲。