元学习——从MAML到MAML++ 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ Few-shot learning领域最近有了实质性的进展。这些进步大多来自于将few-shot learning作为元学习问题 ...
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,学到一个很厉害的初始化参数,还是特征重用,初始化参数与最终结果很接近 因此得到ANIL Almost No Inner Loop ,随后 ...
2021-08-18 15:05 0 289 推荐指数:
元学习——从MAML到MAML++ 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ Few-shot learning领域最近有了实质性的进展。这些进步大多来自于将few-shot learning作为元学习问题 ...
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 2.1 雅可比矩阵(Jacobi Matrix) 2.2 泰勒公式 2.3 领头阶(Leading Order) ...
简介 Reptile是github上一个很火的linux lkm rootkit,最近学习了一些linux rootkit的内容,在这里记录一下。 主要是分析reptile的实现 Reptile的使用 安装命令: 然后执行下面的命令 接着就可以看 ...
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 ...
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 ...
On First-Order Meta-Learning Algorithms Abstract 本文考虑元学习问题,其中存在任务分布,我们希望得到一个当面 ...