few-shot learning few-shot learning译为小样本学习,是指从极少的样本中学习出一个模型。 N-way K-shot 这是小样本学习中常用的数据,用以描述一个任务:它包含N个分类,每个分类只有K张图片。 Support setandQuery set Support set指的是参考集,Query set指的是测试集。用人识别动物种类大比分,有5种不同的动...
Meta-Learning: A Survey Author: Joaquin Vanschoren, Eindhoven University of Technology Published in: arXiv 1810 原文链接 arxiv.org/pdf/1810.0354 Abstract 元学习,即“学习如何学习”,系统的观察不同机器学习方法如何在广泛的学习任务中执行,然后从这种经验(“元数据”,meta-data)中学习,从而比其他方法更快...
Meta-Learning, A Survey 一、概述 通常在机器学习里,我们需要用大量的数据来训练一个模型;当场景发生改变时,模型就需要重新训练。这显然提升了成本,而人类学习方式与此不同,一个小孩子在学习动物的过程中,学习了很多动物的名称,当某次给他看一些没有见过的动物时,他总能很快的将新动物和别的动物区分开。Meta ...
最后,我们可以从黑盒神经网络中导出元学习器。Santoro et al. (2016a) 提出记忆增强神经网络(Memory-Augmented Neural Network, MANNs),这种方法训练神经图灵机(Neural Turing Machine, NTM) (Graves et al., 2014) 作为元学习器,这是一种具有增强记忆能力的神经网络。这个元学习器可以记住有关先前任务的信息,并...
This survey paper delves into the realm of meta-learning with a focus on its contribution to domain generalization. We first clarify the concept of meta-learning for domain generalization and introduce a novel taxonomy based on the feature extraction strategy and the classifier learning methodology, ...
A Survey of Deep Meta-Learning的文章结构分为三部分 理论基础。 总结和归纳关键的方法,这些方法主要分为以下三种: 基于度量的方法。 基于模型的方法。 基于优化的方法。 未来挑战。 本文说明 由于原论文篇幅很长,内容很丰富,在本推文中无法全部给大家展现出来,所以本文只挑选了原论文中比较重要和核心的内容进行介...
Meta-Learning: A Survey To find the best θ ∗ for a task t new , never before seen, a simple anytime method is to select the top-K configurations (Brazdil et al., 2003a), going down the list and evaluating each configuration on t new in turn. This evaluation can be ha...
and generalization. These unique characteristics position meta-learning as a suitable choice for developing influential solutions in various healthcare contexts, where the available data is often insufficient, and the data collection methodologies are different. This survey discusses meta-learning broad appli...
这篇博文是对“Meta-Learning in Neural Networks: A Survey”的阅读理解与总结,此文综述了元学习的最新研究进展,对元学习初学者了解此领域有极大的参考价值。 近年来,人们对元学习的兴趣急剧上升。与传统的Al方法不同,元学习的目的是改进学习算法本身,考虑到多个学习阶段的经验。这个范例提供了一个机会来解决深度学...
Meta-learning in Neural Networks: A Survey↩︎ Matching Networks for One-Shot Learning↩︎ Meta-Learning for Low-Resource Neural Machine Translation↩︎ Learning Fast Adaptation on Cross-Accented Speech Recognition↩︎ Model Agnostic Meta-learning for Fast Adaptation of Deep Networks (PDF...