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...
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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。
深度学习框架Pytorch和Tensorflow现在都可以支持二次梯度的计算。 First-Order MAML (FOMAML) 为了降低MAML算法的计算复杂度,MAML作者提出了简化版。 直接舍去二阶导的项,用 L^θ 在^θ 的梯度代替 L^θ 在θ 的梯度。这样可以在保持效果几乎一样的基础上,提速33%。 Reptile Reptile[2]是另一个一阶的基于...
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（...
元学习 – Meta learning 文章目录 元学习是人工智能领域里一个较新的方向,被认为是实现通用人工智能的关键。 为什么他如此重要?如何快速简单的理解元学习的精髓?本文将详细给大家介绍一下元学习。 为什么元学习很重要? 元学习的核心是具备自学能力。那为什么需要自学能力?
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 ...
This is OfficialPyTorch implementationfor HELP: Hardware-adaptive Efficient Latency Prediction for NAS via Meta-Learning. @inproceedings{lee2021help, title = {HELP: Hardware-Adaptive Efficient Latency Prediction for NAS via Meta-Learning}, author = {Lee, Hayeon and Lee, Sewoong and Chong, Song and...
weight=nn.Paramters(torch.ones(y.size()))loss_in=(weight*loss_fn(meta_model(x),y,reduction='none')).mean()# ⚠️ 这一步我们用meta_model来求loss 2. 求导数,并且要求可以基于导数来构建计算图。在pytorch中,这一要求可以通过参数create_graph 来完成,也即: grads=torch.autograd.grad(loss_i...
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...