论文：[Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks](# Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks) 台大李宏毅老师的视频课程：Meata learning: MAML 1. Meta Learning Few-shot leanring的方法可以…

前置概念： meta-learning有多种，MAML只是其中的一中，其主要用于通过少量样本就可以效果的权重参数。 MAML是task标识一批样本，具体可以分成training task和testing task；所有的task都有support set和query set组成&a…

元学习是解决小样本学习问题的重要方法之一，现已取得较为优异的成绩。元学习方法大体上可以分为基于优化的和基于度量两种。基于度量的方法是非参数方法，包括孪生网络、关系网络、匹配网络等。基于优化的方法是参数化方法，典型代表之一是MAML…

目录 maml概念数据读取get_file_listget_one_task_data 模型训练模型定义 源码（觉得有用请点star，这对我很重要~） maml概念 首先，我们需要说明的是maml不同于常见的训练方式。以猫狗分类和resnet作为例子，我们将猫狗…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/57864886 一、Meta-Learning 简述 Meta-Learning（即元学习）是最近比较火的研究方向，其思想是learning to learn(学会学习)。Meta-Learning面向的不是学习的结果，而是学习的过程。其学习不是一个直…

MAML 1.论文地址和代码2.基本概念2.1 举例2.1.1 元学习的目标2.1.2 元学习有三种常见的实现方法 3.MAML3.1 MAML就是用于找参数 θ \theta θ的方法3.2 MAML的基本思路3.3 基本术语3.4 从数据集中抽样的方法3.4 MAML的具体算法流程2.7 MAML二分类过程2.8 MAML的效果 1.论文地址…

参考链接： https://www.zhihu.com/question/266497742 https://zhuanlan.zhihu.com/p/66926599 https://zhuanlan.zhihu.com/p/57864886 目录 加载数据 定义一些基本的参数： 在数据迭代处使用： 图像类型是[1,28,28] 迭代数据 定义了模型…

文章目录 前言背景元学习简介元学习问题定义小样本学习(Few shot learning)问题定义元学习/小样本学习基本特征 论文解读AbstractIntroductionMotivationModel-Agnostic Meta-Learning元学习问题设定与模型无关的元学习算法细节伪代码算法实例讲解 实验部分 MAML vs Pre-traini…

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1703.03400.pdf MAML与前人解决meta learning最大的不同在于，MAML参数的更新靠的是梯度下降而不是一个学到的更新策略（如用RNN学一个参数更新策略）。MAML不需要引入新的参数，也不需要特…

目的： Learning Fast to new tasks. 这是最根本的需求，其实还可以被分解为两部分：learning fast 和adaptation to new tasks. 类似于finetune的目的，meta-learning希望得到一个相对于下游任务的上游模型。更形象的说，…

前言 MAML论文至今已经收获了1万的引用。![[Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks.pdf|Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks]] 论文PDF地址：MAML论文PDF 本篇学习借鉴相关文章索引： Mode…

一、引言 在学习小样本学习之元学习实现方法中，遇见MAML（模型不可知元学习）算法，通过元学习入门必备：MAML(背景论文解读代码分析)_元学习算法代码-CSDN博客该博客的末尾转到https://zhuanlan.zhihu.com/p/343827171知…

引言：MAML是元学习的经典论文，也是基于optimization based meta-learning方法的开山之作，后序很多工作都是follow这篇工作。目前已经有13140的引用，其算法思想很巧妙，值得反复品读。论文链接：http://procee…

仅记录个人学习 观看视频：https://space.bilibili.com/1481711 MAML学习 Meta LearningMAMLMAML的训练过程方法衍生——聚焦在任务上改进MAML方法衍生1：利用任务偏重更新参数Task-Agnostic Meta Learning (CVPR 2019)Difficulty-Aware Meta Learning Tas…

Paper : Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks Code : official 摘要 作者根据元学习(meta learning)的表达式提出了MAML算法用来进行元知识的梯度下降，使用一阶近似的方法来避免计算损失函数的二阶导，并在小样本学习任务…

写在前面 记得研究生一年级的时候，每次开组会讲论文，实验室的师兄师姐经常提到元学习以及MAML这些概念。由于我当时比较懒，也觉得我研究方向不是这个，就没有细想，一知半解，只是知道有这个概念。后来我发现很…

MAML(Model-Agnostic-Meta-Learning)是Meta-learning(即元学习，又叫Learn-to-Learn)的其中一个类别。有关Meta-learning的理论，可以参考李宏毅教授的B站视频。参考网上博主的一个比较恰当的例子来说明Meta-learning就是：经典的监督学习是让学…

这篇文章是MAML的升级版本，即MAML。他针对MAML的一些不足之处做了对应的改进，如稳定性、收敛速度、表现力等均得到提升。 由于自己的算法实现中有用到MAML，为了让整体算法有一个好的性能，就来阅读了下这篇MAML升级版——MAML。 参…

论文地址:https://arxiv.org/abs/1810.09502 Abstract MAML是目前通过元学习进行少样本学习的最佳方法之一。MAML简单，优雅和非常强大，然而，它有各种各样的问题，如神经网络结构非常敏感，经常导致不稳定，需…

小样本学习记录————MAML的改进MAML MAML简单回顾MAML存在的问题训练不稳定：二阶导数代价缺少批量归一化统计累计共享(跨步骤)批次标准化偏差共享内环(跨步和跨参数)学习速率国定外循环学习率 对MAML的改进梯度不稳定性→多步损耗优化（MSL&#xff09…