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...
motivation:基于meta learning的few-shot主要分为两类:学习一种度量机制(测试时不存在data-adaptive),另一种是基于优化的方式(测试时需要在少数样本上进行梯度下降,很容易过拟合,并且速度慢),因此本文提出了一种折中的方式,考虑利用机器学习的岭回归算法,学习一个可以快速收敛并且data-adaptive的分类器。 方法:所有task...
query set、task、shot等4多个因素的增强对于meta-learning效果影响，并提出了meta max-up算法，思路借鉴...
感觉上 few-shot learning 主要是一个应用场景,一个普遍的问题。meta-learning是一种学习策略,一种框架。 针对few-shot 的场景,meta-learning是一种有效的方式。但近几年一些domain adaptation的方法也可以解决某些 few-shot的问题。如果假设更严格一些,假定支撑集与few-shot的数据之间同分布,那么也可以用半监督学习...
更加需要有效率的学习，从而提升准确率和收敛速度。meta learning是few shot learning的一个比较好的解决...
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 ...
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 ...
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Revisit Meta Learning Meta learning 的motivation 就是让模型学会学习。一个学会了如何学习的模型,自然就有好的泛化性。 以few shot learning 背景为例,我们只有少量的样本来训练一个任务。直接用少量的样本训练模型显然会过拟合,那怎么办?Meta learning 给出的策略就是采用公用大型数据集和已有的少样本共同训练模型...