在其后,有很多工作以其为基础进行了进一步的研究,例如,牛津大学的Harkirat Singh Behl发表的论文Alpha MAML: Adaptive Model-Agnostic Meta-Learning在MAML的基础上融合了进行了升级,使其学习率也可以随着loss的改变进行改变,进一步提升了训练效率;华盛顿大学的Aravind Rajeswaran发表的论文Meta-Learning with Implicit Gradie...
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...
meta-learner 通常是循环网络(recurrent network),这样才能记得之前是怎样更新 learner 模型。此外,meta-learner 可以使用强化学习或者监督学习进行训练。 Model-Agnostic Meta-Learning (MAML) MAML 的思路就是直接针对初始表示进行优化,其中这种初始表示可以通过少量示例进行有效地调整。像其他 meta-learning 方法一样,MAML...
这里的meta-learner即MAML的精髓所在,用于learning to learn;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MAML中,而MAML甚至可以用于强化学习中,这就是MAML中model-agnostic的含义。 (3) N-way K-shot N-way K-shot是few-shot...
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
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...
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...
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...
论文标题:Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks论文作者:Chelsea Finn、Pieter Abbeel、Sergey Levine论文来源:2017 论文地址:download 论文代码:download视屏讲解:click 1-摘要我们提出了一种与模型无关的元学习算法,在这个意义上,它与任何经过梯度下降训练的模型兼容,并适用于各种不同的...