原文:元學習——從MAML到MAML++

元學習 從MAML到MAML 作者:凱魯嘎吉 博客園http: www.cnblogs.com kailugaji Few shot learning領域最近有了實質性的進展。這些進步大多來自於將few shot learning作為元學習問題。Model Agnostic Meta Learning MAML 是目前利用元學習進行few shot learning的最佳方法之一。MAML簡單,優 ...

2021-07-08 10:43 0 215 推薦指數:

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學習——MAML、Reptile與ANIL

學習——MAML、Reptile與ANIL 作者:凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 之前介紹過學習——從MAMLMAML++,這次在此基礎上進一步探討,深入了解MAML的本質,引出MAML高效學習的原因究竟是快速學習 ...

Wed Aug 18 23:05:00 CST 2021 0 289
學習】Meta-learning與MAML

關於學習,網上的很多教程不太說人話,大多是根據李宏毅教授的課進行的一個拓展,並沒有去詳細的講解一些步驟性的問題; 關於原理或者說概要比較好的博客: https://zhuanlan.zhihu.com/p/108503451 https://zhuanlan.zhihu.com/p ...

Fri Oct 23 01:16:00 CST 2020 0 463
MAML算法理解

Meta Learning--MAML算法理解 以下為對MAML算法的理解:(MAML的目的是:learning good weight initalizations) 上面MAML對應的算法,步驟4-7對應的李弘毅老師《深度學習》圖中的子任務的第一步(如a),步驟8對應圖中的第二步 ...

Tue Nov 23 17:31:00 CST 2021 0 950
學習MAML——要解決的問題是給你一堆貓狗圖片(訓練樣本較多),然后給你一類黑天鵝圖譜(樣本少),讓你訓練一個模型,能夠泛化能力好,識別貓狗和黑天鵝

學習要解決的問題是給你一堆貓狗圖片(訓練樣本較多),然后給你一類黑天鵝圖譜(樣本少),讓你訓練一個模型,能夠泛化能力好,識別貓狗和黑天鵝。 使用場景:某些AI分類的訓練樣本很少,數據分布不均衡,例如上面識別貓狗和黑天鵝的情形。 MAML的思想:先訓練貓狗樣本,得到初始識別模型 ...

Fri Jul 30 18:22:00 CST 2021 0 131
MAML-Tracker: 目標跟蹤分析:CVPR 2020(Oral)

MAML-Tracker: 目標跟蹤分析:CVPR 2020(Oral) Tracking by Instance Detection: A Meta-Learning Approach 論文鏈接:https://arxiv.org/abs/2004.00830 摘要 把跟蹤問題看作一類 ...

Sat May 16 15:43:00 CST 2020 0 1492
 
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