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 ...
原文：元學習——MAML、Reptile與ANIL
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，學到一個很厲害的初始化參數，還是特征重用，初始化參數與最終結果很接近 因此得到ANIL Almost No Inner Loop ，隨后 ...
2021-08-18 15:05 0 289 推薦指數：
相關推薦
【元學習】Meta-learning與MAML
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 ...
【筆記】Reptile-一階元學習算法
目錄 一、摘要 二、背景 2.1 雅可比矩陣（Jacobi Matrix） 2.2 泰勒公式 2.3 領頭階（Leading Order） ...
LKM rootkit：Reptile學習
簡介 Reptile是github上一個很火的linux lkm rootkit，最近學習了一些linux rootkit的內容，在這里記錄一下。 主要是分析reptile的實現 Reptile的使用 安裝命令： 然后執行下面的命令 接着就可以看 ...
元學習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
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 ...
【筆記】MAML-模型無關元學習算法
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 - On First-Order Meta-Learning Algorithms(reptile) - 1 - 論文學習
On First-Order Meta-Learning Algorithms Abstract 本文考慮元學習問題，其中存在任務分布，我們希望得到一個當面 ...