[1] Ravi, Sachin and Larochelle, Hugo.Optimization as a model for few-shot learning. In International Conference on Learning Representations (ICLR), 2017. 这篇文章的核心思想是下面这一段: 怎么把LSTM的更新和梯度下降联系起来才是更值得思考的问题吧。 2.5 面向RL的Meta Learning方法 基本思路:既然Meta...
元学习是让机器学习如何去学习的方法。通常情况下,一个 好的machine learning model 需要大量数据,然而我们人类学习新的concept 和skill的过程需要的样本量远远小于机器学习模型的需求量。换言之,就是我们 can learn faster and more efficiently. 随之便产生了一个疑问,可否机器也可以用少量的数据快速的学习新的概念...
既然神经网络可以拟合任意的函数,通过一个例子看一下MAML和model pre-training上的效果如何。在正弦函数曲线中随机选择一些点,看一下拟合能力 image.png 下图是在model pre training上的效果 ,为什么是一条近似于水平的直线呢,因为不同的正弦 曲线,当相位发生变化时,y值在相加时最有可能得到的是0 ,相当于互相抵消...
Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks(2017,MAML)提出了MAML模型,也是目前最经典的meta-learning算法之一,是很多后续meta-learning研究的基础,理解MAML算法原理是理解meta-learning的核心。首先我们明确MAML的目的,传统的机器学习方法是在样本维度进行学习,在单个任务的训练集上训练模型,希望模...
few shot learning是利用少量的训练数据得到最优的效能 介绍两种常见的meta learning的model: MAML Model Agnostic Meta-Learning---模型无关的元学习 我们要找一个最优的 init ,定义,取一个,然后在不同的train task训练,得到一个输出:,计算出对应的损失函数,通过梯度下降让达到最小,求出最优的 ...
在model pre-training中,用正在训练的模型来计算loss,而maml中使用训练好的模型 下图中横轴是model parameter,如果是maml中,我们不在意现在的表现,比如图中的phi做初始的参数,将顺着gradient的方向,在两个任务上都走的很好 在model pre-training中,在意现在的表现,但不保证训练后会好。
Meta-learning经典模型MAML原理 Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks(2017,MAML)提出了MAML模型,也是目前最经典的meta-learning算法之一,是很多后续meta-learning研究的基础,理解MAML算法原理是理解meta-learning的核心。首先我们明确MAML的目的,传统的机器学习方法是在样本维度进行学习,在单个...
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 ...
基本思路:之前的方法都只能局限在或者监督学习或者增强学习上,能不能搞个更通用的呢?是不是相比finetune学习一个更好的base model就能work? 代表文章: [1] Finn, C., Abbeel, P., & Levine, S. (2017).Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks.arXiv preprint arXiv:1703.03400...
[1] Finn, C., Abbeel, P., & Levine, S. (2017). Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks. arXiv preprint arXiv:1703.03400. 这篇文章的基本思路是同时启动多个任务,然后获取不同任务学习的合成梯度方向来更新,从而学习一个共同的最佳base。