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...
泛化是机器学习永恒的追求,Multi-Task Learning(多任务学习)和Meta-Learning(元学习)均不满足于数据集或数据分布层级的泛化,前者追求任务层级的泛化,后者追求学习方式层级的泛化。这两个目标是上个世纪末一些野心勃勃的研究者提出的,要真正实现它们实在太难了。因此现在关于这两个话题的研究往往是一些用于提升泛化能力或...
Model-Agnostic Meta-Learning (MAML) 理解 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。 看论文中Algorithm 2,在有监督分类任务上进行理解。为了表达更清晰,下面的符...
就是我们希望通过meta-learning学习出一个非常好的模型初始化参数,有了这个初始化参数后,我们只需要少量的样本就可以快速在这个模型中进行收敛。 那么既然是learning to learn,那么输入就不再是单纯的数据了,而是一个个的任务(task)。就像人类在区分物体之前,已经看过了很多中不同物体的区分任务(task),可能是猫狗分...
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...
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。
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。
[notes] model-agnostic meta-learning 智能的一个关键特征就是多面性(versatility). 学习去学习是实现真正只能的必经之途。 学习新任务的学习者 & 训练学习者的元学习者 元学习方法通常属于下面三个范畴:循环模型(recurrent model)、度量学习(metric learning)和学习优化器(learning optimizer)....
本文主要介绍模型无关元学习(Model-Agnostic Meta-Learning, MAML)算法,MAML算法并不是寻找一个适应于许多任务的模型、参数初始化等等,MAML算法仅仅是寻找适用于大多数任务的参数初始化,模型无关的意思是可以使用任何模型,比如VGG、AlexNet、ResNet等等。 抛弃原始论文中复杂的符号表示,采用李宏毅老师 PPT 中直观的图片...
Model-Agnostic Meta-Learning (MAML): 与模型无关的元学习,可兼容于任何一种采用梯度下降算法的模型。 MAML 通过少量的数据寻找一个合适的初始值范围,从而改变梯度下降的方向, 找到对任务更加敏感的初始参数, 使得模型能够在有限的数据集上快速拟合,并获得一个不错的效果。 该方法可以用于回归、分类以及强化学习。