甚至,可以直接把梯度做为输入,用一个递归神经网络去学习合适、最优的模型更新方向。 任务独立的元学习(Task-Agnostic Meta-Learning) 尽管元学习在很多深度学习问题中,包括图像分类和增强学习任务上取得很好的效果,但经典的元学习方法忽略了在多个任务上学习最优初始模型的一个重要问题:如何保证学习得到的初始模型对所有...
然而当在现有的task上过度地学习(过拟合),在新的task泛化能力会变差。换句话说,初始的meta-learner在现有的task上会学习到有偏的知识(bias),特别是样本数量非常少的情况下。为了避免在样本数量非常少时,meta-learner会学习到有偏的信息,本文提出一种Task-Agnostic Meta-Learning(TAML,与Task无关的元学习)。方法简单...
在这篇文章中,作者们研究了对无标签数据 (unlabeled data) 进行鲁棒的表示学习,在标题中作者们也提到了 task-agnostic 这一点,也就是说,作者们提出的是一套框架(方法论),可以适用于任何一个task。 图片摘自原文 相信看了上述示意图之后,大家也能对作者们的意图有一个大致的了解,用 minimize KL divergence 的...
This enables us to design a novel and general task-agnostic search space, which inserts cross-task edges (i.e., feature fusion connections) into fixed single-task network backbones. Moreover, we also propose a novel single-shot gradient-based search algorithm that closes the performance gap ...
内容提示: MTL-NAS: Task-Agnostic Neural Architecture Search towardsGeneral-Purpose Multi-Task LearningYuan Gao 1∗ , Haoping Bai 2∗† , Zequn Jie 1 , Jiayi Ma 3 , Kui Jia 4 , and Wei Liu 11Tencent AI Lab2Carnegie Mellon University3Wuhan University4South China University of ...
In this paper, we address this limitation by proposing a simple yet effective task-agnostic OOD detection method. We estimate the probability density functions (pdfs) of intermediate features of a pre-trained DNN by performing kernel density estimation (KDE) on the training dataset. As direct ...
multitask prediction model with a single explainer. They are also unable to provide explanations in cases where the GNN is trained in a self-supervised manner, and the resulting representations are used in future downstream tasks. To address these limitations, we propose a Task-Agnostic GNN ...
第二种机制称为突触巩固。一般的概念是,突触的复杂性比单个可塑性权重所能捕获的要复杂。一种方法是包括两个相互交互并且可能具有不同动态的权重分量,例如一种快速变化和一种缓慢变化(Zenke et al., 2015; Leimer et al., 2019; Munkhdalai, 2020)。在TACOS中,我们使用双分量模型,其中除了实际突触权重w之外,每...
【流行前沿】Fundamentals of Task-Agnostic Data Valuation 今天分享一篇8月arxiv上发布的研究数据价值评估的文章,作者Amiri从Princeton又换到MIT的媒体实验室了。 故事的起源是作者想衡量数据的价值,但是又不想依赖于现有的两种流行方法:内部检验与外部竞争。
openreview地址:MobileBERT: Task-Agnostic Compression of BERT by Progressive... Summary 作者通过Inverted-Bottleneck 与 Bottleneck结构,设计了一种深度不变,训练一个宽度变小的BERT模型的方法,从而实现了task无关的BERT-large压缩。 Backgound 基于特定任务的BERT压缩有人研究了,但是task-agnostic的压缩研究还比较少。