Meta-Learning Requires Meta-Augmentation_meta learning augmentation-优快云博客

本文探讨了NIPS2020论文Meta-Learning Requires Meta-Augmentation，该论文针对小样本图像分类中数据与模型不匹配的问题，提出了元增强方法。通过信息理论框架增加数据的随机性，以减少过拟合并提高模型的泛化能力。这种方法旨在通过数据增强解决深度学习在小样本情况下的性能瓶颈。

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最近看了 NIPS 2020 paper Meta-Learning Requires Meta-Augmentation。记录一下

看到meta learning就知道本文的主要任务应该就是小样本图像分类任务，Requires Meta-Augmentation则是针对meta learning 处理小样本图像分类任务时的不足而提出改进方案，小样本图像分类的主要问题还是由于数据与网络不匹配所造成的。一方面是小样本图像分类的设定导致每一个任务的数据量过少、而深度学习模型往往需要很多的数据进行拟合。数据与模型之间的不匹配导致模型会出现一些问题：模型的泛化能力弱或过拟合等。
Requires Meta-Augmentation则是本文根据元学习处理小样本图像分类时的不足而提出的方法。很直观的想法，数据量不够就增加数据。数据增强是一个有效的方法，对小样本图像分类任务来说样本少就增加样本。增加样本的方法有很多：借助外部数据、GAN等方法都能起到数据增强的作用。本文提出用信息理论框架来讨论元增强，这是一种增加随机性的方法，可以有效降低过拟合概率以及提升模型的泛化能力。
文章链接https://proceedings.neurips.cc//paper/2020/file/3e5190eeb51ebe6c5bbc54ee8950c548-Paper.pdf
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