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…

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。 …