MAML

2024-09-10元学习之模型诊断元学习（model-agnosticmeta-learning，MAML）
模型诊断元学习（model-agnosticmeta-learning，MAML），另一个是Reptile。这两个算法都是在2017年提出来的，而且都是基于梯度下降法进行优化的。那我们最常用的学习算法是梯度下降，在梯度下降中，我们要有一个网络架构，同时初始化一下这个网络的参数θ0。我们也有一些
2023-10-18MAML算法概述
MAML算法概述什么是MAML1.论文地址：Model-AgnosticMeta-LearningforFastAdaptationofDeepNetworks2.要解决的问题小样本问题模型收敛过慢3.算法描述 MAML期望通过训练一组初始化参数，使得模型透过训练出的初始化参数，未来在少量样本基础上实现快速收敛。该初
2023-05-04从代码上解析Meta-learning
文章目录1.背景2.Meta-learning理解2.1Meta-learning到底做什么2.2MAML算法2.3MAML算法步骤2.4MAML代码分析和实现3.参考文章1.背景meta-learning区别于pretraining，它主要通过多个task来学习不同任务之间的内在联系，通俗点说，也即是通过多个任务来学习共同的参数。举个例子，人类在
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，