当我们把这些函数实现好了,(1)和( 2)的代码就接近写完了。 这就是框架的力量,当我们调用pytorch框架,必须根据自己算法实现其中的定制类,定制的东西写好了,其它部分只需要交给框架完成,省时省力。 所以,本文源码解析,就是要向读者介绍(1)、(2)、(3)是如何依据框架实现的,下面先贴一下代码总体结构图。 数据加...
过去的方法一般是学习出一个迭代函数或者一个学习规则。MAML没有新增参数,也没有对模型提出任何约束。MAML可以看作是最大化损失函数在新任务上的灵敏度,从而当参数只有很小的改编时,损失函数也能大幅减小。 由于元学习模型天然的快速训练出好的模型,所以其主要用于小样本学习之中。元学习的论文中也大多将小样本学习...
learn2learn 是一个用于实现元学习的 Pytorch 库,我们只需要加几行高层 API,就能为一般的机器学习流程添加元学习能力。例如在元学习 MNIST 案例中,我们可以用 PyTorch 构建整个流程,但只要加上三行 L2L 代码就能打造元学习模型。这三行代码只干三件事:获取元数据集、生成元学习任务、定义元学习模型。 项目地址:htt...
learn2learn 是一个用于实现元学习的 Pytorch 库,我们只需要加几行高层 API,就能为一般的机器学习流程添加元学习能力。例如在元学习 MNIST 案例中,我们可以用 PyTorch 构建整个流程,但只要加上三行 L2L 代码就能打造元学习模型。这三行代码只干三件事:获取元数据集、生成元学习任务、定义元学习模型。
learn2learn 是一个用于实现元学习的 Pytorch 库,我们只需要加几行高层 API,就能为一般的机器学习流程添加元学习能力。例如在元学习 MNIST 案例中,我们可以用 PyTorch 构建整个流程,但只要加上三行 L2L 代码就能打造元学习模型。这三行代码只干三件事:获取元数据集、生成元学习任务、定义元学习模型。