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的任何模型兼容,并适用于各种不同的学习问题,包括分类,回归和RL。元学习的目标是针对各种学习任务 ...
paper:https: link.zhihu.com target https A arxiv.org pdf . .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 Adaptation of Deep Networks自 年发表至今已经收获了 的引用。由于当前网上关于MAML的中文介绍少之又少,可能很多小伙伴对其还 ...
2020-08-14 21:35 0 1321 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的任何模型兼容,并适用于各种不同的学习问题,包括分类,回归和RL。元学习的目标是针对各种学习任务 ...
代码: github.com/cbfinn/maml github.com/cbfinn/maml_rl Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks ...
Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks ICML 2017 Paper:https://arxiv.org/pdf/1703.03400.pdf Code for the regression ...
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可以解决新的学习任务。在我们的方法中,模型的参数被显式地训练,使得少量的梯度步骤和少量的来自 ...
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 ...
关于元学习,网上的很多教程不太说人话,大多是根据李宏毅教授的课进行的一个拓展,并没有去详细的讲解一些步骤性的问题; 关于原理或者说概要比较好的博客: https://zhuanlan.zhihu. ...
Motivation In this paper[1], authors presented a novel group based federated learning to solve incongruent data problem. In traditional FL methods ...
Meta-Learning Is All You Need 2020-06-04 18:57:21 Source:https://medium.com/cracking-the-data-science-interview ...