郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! ICML 2017 Abstract 我们提出了一种与模型无关的元学习算法,从某种意义上说,该算法可与通过梯度下降训练 ...
Model Agnostic Meta Learning for Fast Adaptation of Deep Networks ICML Paper:https: arxiv.org pdf . .pdf Code for the regression and supervised experiments:https: github.com cbfinn maml Code for the R ...
2018-09-09 21:37 0 1792 推荐指数:
郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! ICML 2017 Abstract 我们提出了一种与模型无关的元学习算法,从某种意义上说,该算法可与通过梯度下降训练 ...
代码: github.com/cbfinn/maml github.com/cbfinn/maml_rl Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks ...
摘要:我们提出了一种不依赖模型的元学习算法,它与任何梯度下降训练的模型兼容,适用于各种不同的学习问题,包括分类、回归和强化学习。元学习的目标是在各种学习任务上训练一个模型,这样它只需要少量的训练样本就 ...
paper:https://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/pdf/1703.03400.pdf MAML在学术界已经是非常重要的模型了,论文Model-Agnostic Meta-Learning for Fast ...
Motivation In this paper[1], authors presented a novel group based federated learning to solve incongruent data problem. In traditional FL methods ...
深度学习课程笔记(十七)Meta-learning (Model Agnostic Meta Learning) 2018-08-09 12:21:33 The video tutorial can be found from: Model Agnostic Meta Learning ...
1 问题描述 本文提出了一种模型无关的后处理方案,即用内部像素的预测代替原来不可靠的边界像素预测,以提高由任何现有分割模型生成的分割结果的边界质量。该方法仅对输入图像进行两步处理:(i)定位边界像素 ...
论文笔记(2):A fast learning algorithm for deep belief nets. 这几天继续学习一篇论文,Hinton的A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets。这篇论文一开始读起来是相当费劲的,学习 ...