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。…
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...
和普通的机器学习不一样,Meta-Learning 并不只是将数据分为Train和Test。而是将数据分为Meta-Train以及Meta-Test,这两个集合叫做Meta-set。对于Meta-Train和Meta-Test中的任意一个样本,不是普通机器学习力的一条数据,而是一个少样本的任务Task。因为Meta Learning要解决的问题,是当新的任务task出现是时候,可以更好...
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...
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(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...
PyTorch中的Meta Learning详解 Meta Learning(元学习)是一种学习如何学习的技术,它使我们的模型能够快速适应新任务。本文将指导你如何使用PyTorch实现一个简单的Meta Learning模型。我们将遵循以下步骤: 流程概述 详细步骤及代码实现 1. 确定任务及数据集 在这个例子中,我们使用的是Omniglot数据集,常用于测试元学习算法。
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...
Meta Learning概述(一) 回顾Machine Learning 定义一个function(神经网络等),该function上有很多参数,参数统一定义为θ,对于一个猫狗分类器来说,当猫狗的图片经过f(θ)时,函数会输出一个猫或狗的结果 定义一个Loss function,L(θ) 使用优化器,找到最优参数θ∗,使得L(θ)最小 ...
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 ...