鄭重聲明:原文參見標題,如有侵權,請聯系作者,將會撤銷發布! ICML 2017 Abstract 我們提出了一種與模型無關的元學習算法,從某種意義上說,該算法可與通過梯度下降訓練 ...
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 推薦指數:
鄭重聲明:原文參見標題,如有侵權,請聯系作者,將會撤銷發布! ICML 2017 Abstract 我們提出了一種與模型無關的元學習算法,從某種意義上說,該算法可與通過梯度下降訓練 ...
代碼: github.com/cbfinn/maml github.com/cbfinn/maml_rl Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks ...
摘要:我們提出了一種不依賴模型的元學習算法,它與任何梯度下降訓練的模型兼容,適用於各種不同的學習問題,包括分類、回歸和強化學習。元學習的目標是在各種學習任務上訓練一個模型,這樣它只需要少量的訓練樣本就 ...
paper:https://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/pdf/1703.03400.pdf MAML在學術界已經是非常重要的模型了,論文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 ...
深度學習課程筆記(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 問題描述 本文提出了一種模型無關的后處理方案,即用內部像素的預測代替原來不可靠的邊界像素預測,以提高由任何現有分割模型生成的分割結果的邊界質量。該方法僅對輸入圖像進行兩步處理:(i)定位邊界像素 ...
論文筆記(2):A fast learning algorithm for deep belief nets. 這幾天繼續學習一篇論文,Hinton的A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets。這篇論文一開始讀起來是相當費勁的,學習 ...