今天给大家介绍新加坡国立大学的Qianru Sun等人在2019年CVPR(计算机视觉顶会)上发表的文章“Meta-Transfer Learning for Few-ShotLearning”。本文对MAML(Model-Agnostic Meta-Learning)进行了一些改进,提出了meta-transfer learning(MTL)(可以整合迁移学习和元学习的优点)仅用少量数据就能快速适应新的task。 一、摘要 元...
本文实验在minniImageNet 和 Fewshot - CIFAR100(5-class, 1-shot) and (5-class, 5-shot) 的识别任务,实验结果证明,两个contribution都有利于快速收敛并可提高精度。 本文主要贡献 1. 提出了新的MTL算法,通过meta-transfer 学习大规模预训练的DNN参数来解决few-shot learning的问题 2. 本文提出了一个新的HT...
Few shot learning致力于从极少部分的带标签样本进行学习,人类可以通过极少的样本结合自己的经验知识,学习到新的概念,但是这对机器还尚有困难。 Dataargumentation可以在一定程度上提高few shot任务的性能,但是这并不能从本质上解决问题,构建多任务也可以提高模型性能,然而这个对各个任务的先验知识要求比较高。 Meta learn...
Meta-learning has been proposed as a framework to address the challenging few-shot learning setting. The key idea is to leverage a large number of similar few-shot tasks in order to learn how to adapt a base-learner to a new task for which only a few labeled samples are available. As ...
Transfer learningMAMLFew-shot learningText classificationOne of the main issues accompanying the current deep learning models for classification problems is that massive data has to be fed into the training process, while obtaining sufficient annotated samples is usually time-consuming and labor-intensive...
Meta Learning元学习和Few-Shot Learning 一、Meta Learning Meta Learnig,元学习,就是能够让机器学习如何去学习(Learning to Learning),Meta学习算法能够依据自己表现的反馈信号及时地不断的调整其结构和参数空间, 使得模型能够在新环境中通过累计经验提升表现性能,举个例子就是,机器之前学习了100个task,之后机器学习第...
本文提出了一种新的学习方法——元转移学习(MTL)。具体来说,“meta”是指训练多个任务,“transfer”是通过学习每个任务的DNN权值的缩放和变换函数来实现的。此外,我们还介绍了作为一种有效的MTL学习课程的困难任务元批处理方案。点赞(0) 踩踩(0) 反馈 ...
Meta-LearningforFew-ShotLandCoverClassificationMarcRußwurm1*†SherrieWang3*MarcoKörner1andDavidLobell1TechnicalUniversityofMunichChairofRemoteSensingTechnologyStanfordUniversityCenteronFoodSecurityandtheEnvironment3StanfordUniversityInstituteforC
论文首先指出meta-learning存在的一大问题是数据batch设置问题, meta-learning在few-shot learning场景下用的是n-way k-shot 数据格式 也就是 n个类别的图片 每个具有k个带标签样本作为一个最小的训练单位(后面也称为task), 这样的设置相对于transfer来说meta-learning给batch大小带来了一个下界, 因为半个task数据...
本文提出了一种新的学习方法——元转移学习(MTL)。具体来说,“meta”是指训练多个任务,“transfer”是通过学习每个任务的DNN权值的缩放和变换函数来实现的。此外,我们还介绍了作为一种有效的MTL学习课程的困难任务元批处理方案。 元转移学习2020-03-01 上传大小:2.00MB ...