Meta-learning可以理解为是一个工具,它可以应用于很多不同的场景中,利用meta-learning两层优化目标的思路解决特定场景下的问题。本文梳理了业内近几年利用meta-learning解决不同场景问题的顶会论文,涉及meta-learning在域自适应、迁移学习、图学习、正负样本不均衡、知识蒸馏等多个场景的应用,帮助大家更深入的理解meta-l...
迁移元学习,meta-learning,(learning to learn),直译即为学会学习,是一种“能力习得”途径。 在2021年的AAAI会议上,来自MIT的Iddo Drori和TU Eindhoven的Joaquin Vanschoren做了一场辅导,给出了学习指南。…
4.4 Bayesian meta-learning 5. Meta-Learning Application 5.1 Few-Shot Image Classification 5.2 Few-Shot Image Segmentation 5.3 Others 本文对元学习做一个介绍, 同时给出一些经典的基于元学习的少样本分类和分割方法. 主体内容来自 ICML 的一篇tutorial[1], 本文对其中的内容做了适当的选择和扩充, 重点关注计算...
元学习器:在Meta-Learning中,我们会设计一个称为元学习器(meta-learner)的模型,它的任务是根据多个相关任务的经验来学习。 学习任务和元任务:在Meta-Learning中,我们通常将原始任务称为学习任务(base task),而使用学习任务的经验来学习元学习器的过程称为元任务(meta-task)。 数据集划分:为了进行Meta-Learning,我...
元学习(meta-learning)是过去几年最火爆的学习方法之一,各式各样的 paper 都是基于元学习展开的。深度学习模型训练模型特别吃计算硬件,尤其是人为调超参数时候,更需要大量的计算。另一个头疼的问题是在某个任务下大量数据训练的模型,切换到另一个任务后,模型就需要重新训练,这样非常耗时耗力。工业界财大气粗有大量...
元学习是跨任务学习(multi-task learning),因此它需要收集多个类似任务的数据集。比如针对图片二分类任务,我们需要收集橙子和苹果训练数据和测试数据、自行车和汽车的训练数据和测试数据等等许多二分类任务的数据集。元学习的目标是:利用 找到最优的超参 ,使各任务在超参 ...
在元学习过程中,训练模型以学习 meta-training set 中的任务,这其中有两个优化在起作用:learner:学习新任务;meta-learner:训练 learner。元学习的方法通常分为三类:(1)recurrent models,(2)metric learning,(3)learning optimizers。 这里重点介绍第三种方法,即学习一个优化器。在这种方法里,有两个网络,分别是 met...
在人工智能领域，meta-learning正逐渐崭露头角，以其独特的优势引领着学习算法的新潮流。作为一种“学习的学习”的方法，meta-learning的核心思想是通过在大量任务上的训练，学习到一个好的模型初始化或更新策略，使模型能够在新任务上使用较少的数据或迭代就快速适应。其中，基于模型的meta-learning更是备受关注，它...
Meta learning的初衷是learning to learn,即学会学习。对比于依赖巨量训练的增强学习,元学习能够充分利用知识快速指导新任务学习,是通用人工智能的关键。 元学习的主要挑战是以系统的、数据驱动的方式从先前的经验中学习。首先,需要收集描述先前学习任务和先前学习模型的元数据。元数据包括用于训练模型的算法配置,超参数设...
之前提到了meta-learning MAML主要是用来更新init参数 我们求L()时候,L()等于所有task loss的总和,所以我们需要吧参数代入每一个task中,然后梯度下降,这样就很费时间,网上给出的答复是MAML只更新一次参数结果作为该任务下的最终参数,也就是直走一次梯度下降,能这样做会因为一次训练就能达到很好的训练效果。