在单个任务上训练完成后,将训练的模型和参数都反馈给元学习器。 1.4.2 元学习器 元学习器 (Meta-Learner),是元层中的模型,对所有任务上的训练经验进行归纳总结。 每次训练基础学习器后,元学习器都会综合新的经验,更新元学习器中的参数,其基本功能如下: 综合多个任务上基学习器训练的结果。 对多个任务的共性进行...
迁移元学习,meta-learning,(learning to learn),直译即为学会学习,是一种“能力习得”途径。 在2021年的AAAI会议上,来自MIT的Iddo Drori和TU Eindhoven的Joaquin Vanschoren做了一场辅导,给出了学习指南。…
您可以将元学习定义为对学习本身现象的认识和理解,而不是学科知识。这个定义隐含着学习者对学习环境的感知,包括了解学科的期望是什么,更简单地说,是对特定学习任务的要求。 在这种背景下,元学习取决于学习者的学习观念,认识论信念,学习过程和学术技能,在此总结为一种学习方法。具有高水平元学习意识的学生能够评估她/...
元学习在机器学习领域具有重要的意义和潜在的应用价值。首先，元学习可以帮助解决数据稀缺和标注困难的问题。通过学习如何学习，模型可以在少量标注数据的情况下快速适应新的任务，减少对大量标注数据的依赖。其次，元学习可以提高机器学习的泛化能力和适应能力。传统的机器学习方法通常只适用于特定的任务和环境，而元学习的...
元学习(Meta-Learner)而是一种范式,不是一种具体的模型。在元学习范式里的组件(学习器)可以用任何模型实现实现。 元学习(meta-learner)的理论依据是潜在结果框架( potential outcomes framework ),在该框架下,整体因果效应用ATE(Average treatment effect)表示、个体因果效应用ITE(或叫 CATE , uplift)表示。 ATE: ...
元学习是最有希望推动深度学习和人工智能发展的范例,且前途无可限量。 OpenAI展示的机器人手经过了强化学习训练,具有突破性能力,这点燃了人工智能世界。这一成功的基础是2018年7月发布的一项类似研究。该研究任务是用一只机器手在匹配视觉提示的配置中定位一个块。这种从块的定位到魔方求解的发展是通过元学习算法控制...
1 元学习概述 元学习的意思即“学会如何学习” 。 在机器学习中,工作量最大也是最无聊的事情就是调参。我们针对每一个任务从头开始进行这种无聊的调参,然后耗费大量的时间去训练...
元学习领域的论文经常使用 k 和 N,k 代表了快速学习器学习的机会,N 代表了快速学习器被要求分类的数量。在我们的例子中,N = 2,k = 3,说明这是一个「两步三次」(two-way three-shot)的元学习设置。 聪明的读者可能已经意识到,虽然我们的目标是训练一个可以...
元学习(Meta-Learning)是一种机器学习方法,旨在使机器学习模型能够快速学习和适应新任务或新环境。它通过学习如何学习,为模型提供一种通用的学习能力,使其能够在面对新任务时快速学习和泛化。 下面举一个元学习的例子,以在图像分类任务中进行快速学习和适应为例: 假
Latent Embedding Optimization (LEO) 学习模型参数的低维潜在嵌入,并在这个低维潜在空间中执行基于优化的元学习,将基于梯度的自适应过程与模型参数的基础高维空间分离。 2.1 LEO 在元学习器中,使用 SGD 最小化任务验证集损失函数, 使得模型的泛化能力最大化,计算元参数,元学习器将元参数输入基础学习器, ...