Model-Agnostic Meta-Learning （MAML）模型介绍及算法详解

最新推荐文章于 2024-09-10 22:51:41 发布
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《Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks》 论文翻译笔记
seeker的博客
06-07 3981
此篇文章是对论文 Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks的纯翻译，英语水平有限，很多地方是直接翻译，有不对的地方还请大家指正。之后会出一篇详细的讲解版本，敬请期待。。。 摘要 这篇文章提出一个模型无关的元学习算法，该算法适用于任何一个可使用梯度下降更新训练的模型，并且可用于分类、回归、强化学习等场景。元学习的目标是在大量不同的任务上预先训练出一个模型，用这个模型可以在新任务的少量样本上进行训练。本文提出的方法中，.
MAML（Model-Agnostic Meta-Learning）是一种元学习算法，其主要目标是让模型能够通过少量的训练数据和几次梯度更新，在新任务上迅速获得良好的性能。
最新发布
qlkaicx的博客
10-19 1778
MAML（Model-Agnostic Meta-Learning）是一种元学习算法，其主要目标是让模型能够通过少量的训练数据和几次梯度更新，在新任务上迅速获得良好的性能。MAML的基本思想是优化模型的初始参数，使得在面对新任务时，这些初始参数只需进行少量调整即可适应新任务。
Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks
08-15
Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks
MAML: Model-Agnostic Meta-Learning
John的博客
06-13 787
Model-Agnostic Meta-Learning （MAML）模型介绍及算法详解: https://zhuanlan.zhihu.com/p/57864886
sgd 参数 详解_Model-Agnostic Meta-Learning （MAML）模型介绍及算法详解
weixin_39607873的博客
11-28 898
MAML在学术界已经是非常重要的模型了，论文Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks自2017年发表至今已经收获了400+的引用。由于当前网上关于MAML的中文介绍少之又少，可能很多小伙伴对其还不是特别理解。所以今天我整理了这段时间来的学习心得，与大家分享自己对MAML的认识与理解。MAML可以用于Super...
模型无关元学习/Model-Agnostic Meta-Learning（MAML）源码解读
日拱一卒，功不唐捐。
08-27 3149
把源码、文件结构、算法流程、代码用法详细的记录了下来，增进对MAML的理解
MAML: Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks (模型无关的元学习用于快速适应深度网络)
CaoChengtai的博客
06-28 8585
目录1. 摘要2. 介绍3. 模型3.1 模型架构3.1.1 注意力机制内核3.1.2 完全上下文 embedding3.2 训练策略4. 其他5. 论文链接 1. 摘要 文章提出了一种概念上简单、灵活、通用的框架用于 few-shot learning 问题。few-shot learning 问题需要分类器必须识别在每个新类只给出几个样本情况下识别新的类（新的类是指在训练阶段没有见过的类）。文...
【MAML】：Model-Agnostic Meta-Learning
z1225353355的博客
06-06 1623
深度神经网络在具有大数据集和充足计算资源的应用上取得了巨大成功，但是在数据缺乏情况下的学习能力及对新任务的快速泛化能力相当有限，而元学习可以解决这一问题。以往将深度神经网络应用到某一具体任务都是让模型从零开始学习任务的 相关领域知识，学习过程往往需要大量标记样本，而元学习则利用模型在已有相关任务上的学习经验（也称元知识）来指导新任务的学习，使得模型能够在很少的标记样本条件下适应新任务。元学习方法一般可分为三种类型：基于优化的方法，基于模型的方法和基于度量的方法。...
Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks(MAML)简析
qq_61462487的博客
01-02 1338
简要介绍了MAML的大致内容，希望有助于大家理解。
深度学习课程笔记（十七）Meta-learning (Model Agnostic Meta Learning)
a1424262219的博客
08-09 347
深度学习课程笔记（十七）Meta-learning (Model Agnostic Meta Learning) 2018-08-0912:21:33 The video tutorial can be found from:Model Agnostic Meta Learning Related Videos:My talk for Model Agnostic M...
Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks（MAML）研读笔记
joejoeqian的博客
11-09 809
元学习，MAML，小样本学习，few-shot
MAML（Model-Agnostic Meta-Learning）
weixin_40248634的博客
05-31 503
Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks摘要MAML(Model_agnostic meta -learning)元学习问题建立N-way K-shot与模型无关的元学习算法 知乎解释 https://zhuanlan.zhihu.com/p/57864886 摘要 我们提出了模型未知的元学习模型（模型未知...
矩估计与最大似然估计
芦金宇的专栏
10-20 6287
一、为什么要估计（estimate） 在概率，统计学中，我们所要观测的数据往往是很大的，(比如统计全国身高情况）我们几乎不可能去统计如此之多的值。这时候，就需要用到估计了。我们先抽取样本，然后通过统计样本的情况，去估计总体。下面是数学中常用到的术语： 　　·总体（Populantion）。通常它均值（mean）用 μ 表示。方差用表示。 　　·样本（Sample）。通常它的
2024-6-10-Model-Agnostic Meta-Learning (MAML)
qq_40723205的博客
06-10 952
Model-Agnostic Meta-Learning (MAML) 是一种元学习（meta-learning）方法，旨在通过学习模型的最佳初始状态，使得基本学习器（base-learner）可以在少量梯度更新中快速适应新任务。
元学习之模型诊断元学习（model-agnosticmeta-learning，MAML）
前行居士
09-10 2136
但是也有文献有相反的结论，比如比较有干扰噪声的这些样本应该给它 比较小的权重，这些样例如果比较接近分类边界线，可能代表它比较有噪声干扰，代表它可能 标签本身就标错了，或者分类是不合理的等等，也许就应该给这些样本比较小的权重。如果在元学习中我们学习的是网络的架构，讲网络架构当作ϕ的 话，那我们就是在做NAS。具体来讲，我们一样有好几个任务的 数据，并且把这些好几个任务的数据通通放在一起，然后接下来我们同样可以找到一个好的 初始化参数，然后再把这个好的初始化参数用在测试的任务上，这就是多任务学习。
Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks||论文阅读
VIEO
06-11 3512
摘要 文章提出了一个与模型无关的元学习模型，该模型是良好的任务通用算法，与各种梯度下降法以及各种学习问题如分类、回归、强化学习都能兼容。文章解释元学习的目标是：在一系列学习任务中训练一个模型，这个模型能仅用少量几个样本就能学会解决新任务。本文提出的方法，模型参数被显性的训练（explicitly trained），面对新任务只需要少量样本以及少量梯度更新步骤就能在新任务表现良好。事实上，本文学习了...
小样本学习论文--Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks
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周永行的博客
04-23 1万+
文章目录一、前言二、论文解读1、概述2 、主要内容2.1 问题设定2.2 与模型无关的元学习算法三、代码解析1、抽取数据2、Task3、训练过程 一、前言   学过深度学习的同学都应该知道，深度学习算法的精度是要靠数据的量来保证的，我们人类可以在看到若干次狗的样子后，就学会如果分辨狗，但是深度学习的算法可能要看上很多次。在很多领域中，数据的获取的非常昂贵的。如果让机器能够像人类...
MAML (Model-Agnostic Meta-Learning) 解读
千羽的计算机视觉与机器人
06-21 1030
MAML (Model-Agnostic Meta-Learning) 解读
Model-Agnostic Meta-Learning
05-20
Model-Agnostic Meta-Learning (MAML) is a meta-learning algorithm that aims to learn a good initialization of a model such that it can quickly adapt to new tasks with few examples. The basic idea ...
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