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
论文阅读问题总结(一):Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning 1.本篇论文主要解决什么问题? 本篇论文主要解决小样本学习问题:尝试解决One-shot learning、Few-shot、Zero-shot的小样本学习问题。是Embedding-based小样本学习方法的一种。 2.模型的具体方法,训练过程? 与Prototypical network和...
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...
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...
Meta learning通过构建meta task用来训练一个base learner,使其在新任务上能够快速适应,如MAML,作者指出,MAML的方式,需要大量的meta task(240k),效率太低,而且只work在比较浅层的神经网络(4 conv)。 解决这两个问题,也是文章的主要贡献点。 Few shot learning可以大致划分成三个方向:metric learning method,memory...
This repository contains the TensorFlow and PyTorch implementation for theCVPR 2019Paper"Meta-Transfer Learning for Few-Shot Learning"byQianru Sun,*Yaoyao Liu,*Tat-Seng Chua, andBernt Schiele(*=equal contribution). If you have any questions on this repository or the related paper, feel free tocr...
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 ...
Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning. CVPR 2018 中文 code - official (PyTorch fewshot) code - official (PyTorch zeroshot) code (PyTorch) episodic training 將support set 和 query 的 embedding 做 concat,然後用 NN 計算相似程度。 同樣的 architecture 也可以用來做 ZSL,只要把...
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 ...