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 Gradients提出新的损失函数,用以解决MAML可能出现的梯度消失问题。
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...
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-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 (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。 原文:http://proceedings.mlr.press/v70/finn17a/finn17a.pdf...
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...
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。
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。 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: ...
maml pytorch代码:https://github.com/dragen1860/MAML-Pytorch/blob/master/meta.py 代码里的实现,对每个任务,先初始化参数,对初始化的模型参数进行训练得到第一次参数,在第一次参数的更新方向上更新了初始参数。也就是第一次参数的更新决定了更新方向,第二次更新更新了实际参数。