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 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训练模型，以便仅使用少量训练样本即可解决新的学习任务。在我们的方法中，对模型的参数进行了显式训练，以使少量梯度步骤和来自新任务的少量训练 ...
2020-09-08 17:27 0 432 推荐指数：
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 ...
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 ...
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 ...
Motivation In this paper[1], authors presented a novel group based federated learning to solve incongruent data problem. In traditional FL methods ...
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. ...
Meta-Learning Is All You Need 2020-06-04 18:57:21 Source：https://medium.com/cracking-the-data-science-interview ...
