Agnostic

2024-04-27论文解读（MAML）《Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks》
Note：[wechat：Y466551|可加勿骚扰，付费咨询]论文信息论文标题：Model-AgnosticMeta-LearningforFastAdaptationofDeepNetworks论文作者：ChelseaFinn、PieterAbbeel、SergeyLevine论文来源：2017 论文地址：download 论文代码：download视屏讲解：click1-摘要我们提出
2024-04-04Domain Agnostic Learning with Disentangled Representations
DomainAgnosticLearningwithDisentangledRepresentations1.Introduction本文研究了领域不可知论学习(DAL)，这是一个比较困难但实际的问题，即知识从一个标记的源领域转移到多个未标记的目标领域。领域不可知学习的主要挑战是:(1)目标数据具有混合的领域，这阻碍了主流特征对齐
2023-11-21PASETO - Platform-Agnostic SEcurity TOkens
2023-01-30MAML —— Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks
论文地址：https://arxiv.org/abs/1703.03400 官方代码：有监督学习：https://github.com/cbfinn/maml强化学习：https://github.com/cbfinn/maml_rl
2023-01-09Model-Agnostic Meta-Learning （MAML）模型介绍及算法详解
paper:https://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/pdf/1703.03400.pdf MAML在学术界已经是非常重要的模型了，论文Model-AgnosticMeta-LearningforFa
2023-01-09MAML —— Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks
论文地址：https://arxiv.org/abs/1703.03400 代码：有监督学习：https://github.com/cbfinn/maml强化学习：https://github.com/cbfinn/maml_rl ============
2022-12-08Model-Agnostic Meta-Learning (MAML) 理解
模型不可知元学习（Model-AgnosticMeta-Learning,MAML）的目标是使模型每次的梯度更新更有效、提升模型的学习效率、泛化能力等，它可以被看做一种对模型进行预训练的方法，
2022-10-10目标检测新方式 | class-agnostic检测器用于目标检测（附论文下载链接）
计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G目标检测模型在定位和分类训练期间显示目标时表现良好，然而，由于创建和注释检测数据集的难度和成本，训练过的模型检测到数量有限的目标类型，未