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...
Meta-learning, 或称“元学习”,是一种机器学习的分支,目标是使模型具备学习新任务的能力,就像人类可以从少量经验中快速适应新环境一样。本篇文章将深入解析元学习的基本概念,重点讲解其中的一种流行算法——Model-Agnostic Meta-Learning (MAML),并演示如何在Python中实现这一强大技术。 元学习简介 定义:元学习是一...
可以看到以maml为代表的optimization-based的meta learning方法,以其模型无关的灵活性的特点,在各个topic(如:dialog system/ semantic parsing等)很容易套上验证下few-shot场景下的效果,而其他的meta-learning方法(如metric-based)多集中在解决分类问题上。如何在少量数据场景下构造出合理的meta task,是解决问题的关键。
使用AutoML作为框架进行Meta-learning的融合。PPT见：AutoML: A Perspective Where Industry Meets Academic...
Meta Learning的应用MAML Meta Learnig,元学习,就是能够让机器学习如何去学习(Learning to Learning)。MAML即模型无关,绝大多数深度学习模型都可以作为base-learner无缝嵌入,甚至可以用于强化学习。MAML是学习一个最好的初始化的方法,训练出合适的模型初始化参数,使得在样本量很少的情况下快速收敛。该网络的目标是训练...
1. N-way K-shot:这是 few-shot learning 中常见的实验设置,N-way 指训练数据中有 N 个类别,K-shot 指每个类别下有 K 个被标记数据。 2. model-agnostic:即指模型无关。MAML 相当于一个框架,提供一个 meta learner 用于训练 learner。meta-learner 是 MAML 的精髓所在,用于 learning to learn;而 learn...
【元学习】Meta-Learning的基本概念及未来展望 任意的可调整参数进行metalearning,也因此诞生了无数和metalearning相关的paper。我在之前的blog也一直强调,metalearning就等价于汽车中的涡轮增压,可以应用到各种发动机中。也因为Metalearning是一个通用性的方法论,使得如何对相关的paper进行分类是个问题。 在这篇综述中作者...
PROPHESEE 事件相机 应用案例!Metavision® Intelligence Corner Detection78 -- 2:19 App PROPHESEE 事件相机同步连接器 ix Industrial™ Connectors _ Amphenol64 -- 1:01 App PROPHESEE 事件相机 应用案例!Metavision® Intelligence Machine Learning Detection KPIs37...
(映维网Nweon2022年09月30日)AR工作室Within日前表示,支持苹果设备的AR图书阅读应用Wonderscope已经出售给AI教育科技公司Amira Learning。双方未公布具体的交易条款,同时不清楚Within出售Wonderscope的理由。 延伸阅读:美国FTC起诉Meta以阻止收购VR健身《Supernatural》开发商Within ...