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。…
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101个task的时候,会因为之前学习的100个...
Jürgen Schmidhuber[德],计算机科学家,以在人工智能、深度学习和人工神经网络领域的工作而著称 瑞士Dalle Molle人工智能研究所的联合主任Jürgen Schmidhuber在1987年毕业论文《Evolutionary principles in selfreferential learning. (On learning how to learn: The meta-meta-... hook.)》中最早提出了元学习的概念。在...
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...
图一MAML原理图,出自论文Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks 表一MAML算法伪代码,出自论文Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks 步骤一:随机初始化参数; 步骤二:开始循环; 步骤三:导入图片,随即对几个task进行采样,形成一个batch; ...
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...
deep-learningone-shot-learningmeta-learningfew-shot-learninglearning-to-learn UpdatedNov 26, 2018 tristandeleu/pytorch-meta Star2k A collection of extensions and data-loaders for few-shot learning & meta-learning in PyTorch pytorchmeta-learningfew-shot-learning ...
1. Meta learning定义 我们知道传统的supervised learning学习的是一种从输入端到输出端的映射: 给定网络参数下从输入端到输出端的函数 然而meta learning的关注点不在当下的学习任务,而是希望通过当下的学习去获得未来学习的先验。正因为此,有时候也叫meta learning learn to learn(l2l)。这里提一下MultiTask Learni...