元学习——MAML、Reptile与ANIL 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 之前介绍过元学习——从MAML到MAML++，这次在此基础上进一步探讨，深入了解MAML的本质，引出MAML高效学习的原因究竟是快速学习 ...

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.com/p/108503451 https://zhuanlan.zhihu.com/p ...

目录 一、摘要 二、背景 三、介绍 四、实现 五、实验 六、总结 论文信息： Finn C, Abbeel P, Levine S. Mo ...

Meta Learning--MAML算法理解 以下为对MAML算法的理解：（MAML的目的是：learning good weight initalizations） 上面MAML对应的算法，步骤4-7对应的李弘毅老师《深度学习》图中的子任务的第一步（如a），步骤8对应图中的第二步 ...

元学习要解决的问题是给你一堆猫狗图片（训练样本较多），然后给你一类黑天鹅图谱（样本少），让你训练一个模型，能够泛化能力好，识别猫狗和黑天鹅。 使用场景：某些AI分类的训练样本很少，数据分布不均衡，例如上面识别猫狗和黑天鹅的情形。 MAML的思想：先训练猫狗样本，得到初始识别模型 ...

MAML-Tracker: 目标跟踪分析：CVPR 2020(Oral) Tracking by Instance Detection: A Meta-Learning Approach 论文链接：https://arxiv.org/abs/2004.00830 摘要 把跟踪问题看作一类 ...

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 ...