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…

文章目录 回顾元学习MAML算法MAML和预训练模型的区别数学推导MAML实施细节 总结 回顾元学习 元学习的基本知识参考这篇博客元学习和机器学习的对比 MAML算法 学习初始化参数，所有任务的初始化的参数都是一样的 MAML和预训练模型的区别 MAML使用的是 ϕ …

Model-Agnostic Meta-Learning - MAML 一、相关概念： 1、meta-leaning meta-leaning指的是元学习，元学习是深度学习的一个分支，一个好的元模型（meta-learner）应该具备对新的、少量的数据做出快速而准确的学习。通俗…

一、理解uuid 在 JavaScript 中使用 uuid 库的 v4 方法时，每次调用 uuidv4() 都会生成一个新的、基于随机数的 UUID（Universally Unique Identifier，通用唯一标识符）。这种随机性确保了即使在同一个浏览器会话中，每次…

前言：在mysql中设计表的时候,mysql官方推荐不要使用uuid或者不连续不重复的雪花id(long形且唯一),而是推荐连续自增的主键id,官方的推荐是auto_increment,那么为什么不建议采用uuid,使用uuid究竟有什么坏处？本篇博客我们就来分析一下这个问题,探讨一下内部的原因。 一：mysq…

一、需求说明 使用parted命令完成磁盘分区后会有如下提示。意思就是我们新增了磁盘分区，提醒我们需要更新/etc/fstab文件。Linux系统都是各磁盘或者分区是通过挂载的方式访问的，临时使用的U盘、光盘等我们可以使用mount命令临时挂载，如果是系…

开发的iOS应用如果再测试环境需要运行在真机设备上，那么需要在苹果的开发者后台注册测试的设备，此时需要用到UUID，下面是罗列的获取UUID的常见方法： 1， 用iTunes获取 手机连接电脑，打开iTunes软件，然后点击序列号字母处即可获取，如果没有安装iTunes需要先安装一个。 …

Jmeter中可以产生值的函数有：__Random(, ,) __threadNum __CSVRead(,) __StringFromFile(, , ,) __UUID 本文重点讲讲生成随机数的Random函数和UUID函数 作用：生成随机数 适用场景：在做接口测试时用户的编号为三位数，不允许重复 Jmeter函数Random自动…

前言 本文介绍下Linux系统如何通过UUID的方式挂载硬盘，以及相关的注意事项。 注意事项： 挂载前一定想好挂载位置，不能是系统盘挂载路径如果已经有文件或者文件夹，挂载新硬盘后将全部清空基于上述两点，推荐硬盘挂载在…

本文尝试拟合神经网络迭代次数n对应收敛标准δ的曲线n(δ),和准确率p-max对应收敛标准δ的p-max(δ)曲线，去估算网络准确率达到99.9%的时间和迭代次数。 δ：神经网络输出与收敛对象的差值的绝对值 制作一个带一个3*3卷积核的神经网络，测试集…

PCB网城讯 根据国际半导体路线组织(ITRS)的定义：SiP为将多个具有不同功能的有源电子元件与可选无源器件，以及诸如MEMS或者光学器件等其他器件优先组装到一起，实现一定功能的单个标准封装件，形成一个系统或者子系统。 从 架构上来讲，SiP是将多种功能芯片，包括处理器、存储…

目录 一：Pandas简介 二：Pandas数据结构 三：Series 四：字典生成Series 五：标量值生成Series 六：Series类似多维数组 七：Series类似字典 八：矢量操作与对齐 Series 标签 九…

INF(infinity)——无穷大 本次原因： 未进行归一化，损失函数使用log(x)，在log(x)函数中，x越小趋近于零，结果会返回INF 其它原因： 1.除以零错误： 在计算过程中，如果尝试将一个数除以零…

本文尝试拟合神经网络迭代次数n对应收敛标准δ的曲线n(δ)和准确率p-max对应收敛标准δ的p-max(δ)曲线，去估算网络准确率达到99.9%的时间。. δ：神经网络输出与收敛对象的差值的绝对值 制作一个带一个3*3卷积核的神经网络，测试集是minst的…

以太网概述 以太网（Ethernet）是应用最普遍的局域网技术。IEEE组织的 IEEE 802.3标准制定了以太网的技术标准，它规定了包括物理层的连线、电子信号和介质访问层协议的内容。以太网凭借其成本低、通信速率高、抗干扰性强等优点被广泛应用在网络…