这样,即便很小的数据量也可以使loss值更快地降低,也能得到一个效果不错的模型。 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...
MAML论文:Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks] MAML Pytorch实现:dragen1860/MAML-Pytorch 或katerakelly/pytorch-maml或github.com/cbfinn/maml 一、一些相关概念的介绍 在原论文中,作者直接引用了许多元学习相关的概念,例如 meta-learning, model-agnostic, N-way K-shot, tasks等等...
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 learner 则是在目标数据集上被训练,并实际用于预测任务的真正数学模型。绝大多数深度学习模型都可以作为 learner 无缝嵌入 MAML 中,MAML 甚至也可以用于...
Model-based方法针对few-shot learning问题特别设计了模型,而MAML允许使用任何模型,所以叫做model-agnostic。 Meta learning可以称为是一种"learn to learn"的学习方法。以往的机器学习任务都是教给模型学习一个任务,但在meta learning中,一次让模型处理好几种任务,让模型学习“学习这件事”,未来有新的任务后模型能够...
model-agnostic meta-learning介绍 "Model-Agnostic Meta-Learning"(MAML)是一种元学习(Meta-Learning)方法,旨在使模型能够快速适应新任务。这一方法是由Chelsea Finn等人于2017年提出的。 ### 元学习(Meta-Learning)简介: 元学习是一种机器学习方法,其目标是通过学习如何学习,使得模型能够在面对新任务时更快地适应...
model-agnostic即模型无关。MAML与其说是一个深度学习模型,倒不如说是一个框架,提供一个meta-learner用于训练base-learner。这里的meta-learner即MAML的精髓所在,用于learning tolearn;而base-learner则是在目标数据集上被训练,并实际用于预测任务的真正的数学模型。绝大多数深度学习模型都可以作为base-learner无缝嵌入MAM...
model agnostic meta learningWheat is a critical crop,extensively consumed worldwide,and its production enhancement is essential to meet escalating demand.The presence of diseases like stem rust,leaf rust,yellow rust,and tan spot significantly diminishes wheat yield,making the early and precise ...
matching nets 匹配网络,few-shot learning方法,用目标样本和支持集一起做嵌入,后计算二者的相似度作为权重,为支持集赋予权重预测标签。 neural statistician 神经统计师模型,包括encoder,统计网络(有很多不同的统计方式),decoder。统计网络的任务是将所有样本的特征整合,输出一个集合表示,即统计信息【加一些额外的设计和...
简介:本文将介绍如何在PyTorch中实现Model-Agnostic Meta-Learning(MAML),并探讨如何将其应用于PyTorch Normalize。我们将通过实例和代码来解释这一过程,并讨论如何优化和改进。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费tokens 立即体验 在深度学习中,MAML是一种模型无关的元学习方法,用...
模型不可知元学习(Model-Agnostic Meta-Learning, MAML)的目标是使模型每次的梯度更新更有效、提升模型的学习效率、泛化能力等,它可以被看做一种对模型进行预训练的方法,适用于小样本学习。 原文:http://proceedings.mlr.press/v70/finn17a/finn17a.pdf