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...
在元学习过程中,训练模型以学习 meta-training set 中的任务,这其中有两个优化在起作用:learner:学习新任务;meta-learner:训练 learner。元学习的方法通常分为三类:(1)recurrent models,(2)metric learning,(3)learning optimizers。 这里重点介绍第三种方法,即学习一个优化器。在这种方法里,有两个网络,分别是 met...
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很快进行处理。 Machine learning: machine learning的目的是从训练数据中到一个函数 ,即 。 Meta learning:...
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...
MAML在学术界已经是非常重要的模型了,论文Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks自2017年发表至今已经收获了400+的引用。由于当前网上关于MAML的中文介绍少之又少,可能很多小伙伴对其还不是特别理解。所以今天我整理了这段时间来的学习心得,与大家分享自己对MAML的认识与理解。MAML可以用于...
MAML在学术界已经是非常重要的模型了,论文Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks自2017年发表至今已经收获了400+的引用。由于当前网上关于MAML的中文介绍少之又少,可能很多小伙伴对其还不是特别理解。所以今天我整理了这段时间来的学习心得,与大家分享自己对MAML的认识与理解。MAML可以用于...
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...
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,下面的符号表示与论文算法中的表示不同: ...
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