Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks
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的任何模型兼容，並適用於各種不同的學習問題，包括分類，回歸和RL。元學習的目標是針對各種學習任務 ...
原文：meta learning - Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks - 1 - 論文學習
代碼： github.com cbfinn maml github.com cbfinn maml rl Model Agnostic Meta Learning for Fast Adaptation of Deep Networks Abstract 我們提出了一種與模型無關的元學習算法，因為它與任何用梯度下降訓練過的模型兼容，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 ...
2020-07-17 17:18 0 1029 推薦指數：
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