相关文章

MAML-Pytorch代码学习分解

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…

MAML算法详解

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…

MAML学习

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…

MAML

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…

Meta Learning:元学习模型MAML和Reptile详解

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…

论文笔记之MAML

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…

Meta-Learning之How to train your MAML

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…

MAML++:HOW TO TRAIN YOUR MAML论文精读

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++

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…

MAML算法详解(元学习)

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 …

狗都能看懂的MAML原理讲解和代码实现

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…

vue3 + ts:使用uuid / Universally Unique Identifier / 通用唯一标识符

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…

使用uuid做MySQL主键,被老板,爆怼一顿

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…

Linux之/etc/fstab文件详解及实践

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…

如何获取iphone的UUID

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生成随机数:Random、UUID

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…

Linux通过UUID挂载和卸载硬盘

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…

以5‰的概率计算一个网络准确率达到99.9%的时间和迭代次数---实例三分类mnist 3,4,5

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…

m.2接口pcb封装_【技术共享】SiP封装介绍

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…

pandas DataFrame、Series的基础使用

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…