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...
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...
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。…
问题2:为何在meta网络赋值给具体训练任务(如任务m)后,要先更训练任务的参数,再计算梯度,更新meta网络? 这个问题其实在问题1中已经进行了回答,更新一步之后,避免了meta learning陷入了和model pretraining一样的训练模式,更重要的是,可以使得meta模型更关注参数的“潜力”。 问题3:在更新训练任务的网络时,只走了一...
元学习(Meta Learning)或者叫做“学会学习”(Learning to learn),它是要“学会如何学习”,即利用以往的知识经验来指导新任务的学习,具有学会学习的能力。 元学习的概念、主要方法以及模型等内容,在《百面深度学习》这本书的第7章给了我们较为详细的讲解,有兴趣的同学可进行阅读。
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...
meta-learning区别于pretraining,它主要通过多个task来学习不同任务之间的内在联系,通俗点说,也即是通过多个任务来学习共同的参数。 举个例子,人类在进行分类的时候,由于见过太多东西了,且已经学过太多东西的分类了。那么我们可能只需每个物体一张照片,就可以对物体做到很多的区分了,那么人是怎么根据少量的图片就能学习...
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 ...
一、元分析概述 元分析概述 二、元分析步骤 （一）确定研究问题 确定研究问题 （二）预注册：开题报告...
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; ...