元學習——MAML、Reptile與ANIL 作者:凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 之前介紹過元學習——從MAML到MAML++,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 ...
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:
元學習——MAML、Reptile與ANIL 作者:凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 之前介紹過元學習——從MAML到MAML++,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 ...
關於元學習,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 ...
目錄 一、摘要 二、背景 三、介紹 四、實現 五、實驗 六、總結 論文信息: Finn C, Abbeel P, Levine S. Mo ...
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 ...
元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 ...
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 ...
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 ...