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小样本学习记录————MAML++
小样本学习记录————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）二阶导数代价→导数顺序退火（DA）缺少批次归meta_learning学习
花了2天学习 meta learning代码，记录一下。 MAML学习一个好的初始化权重，从而在新任务上实现fast adaptation，即在小规模的训练样本上迅速收敛并完成fine-tune。 因此基于MAML的模型首先基于多个任务样本学习好的初始化权重。 第二阶段， 针对特定场景做 fine-tune，部分参数如embeddin【李宏毅2020 ML/DL】P97-98 More about Meta Learning
我已经有两年 ML 经历，这系列课主要用来查缺补漏，会记录一些细节的、自己不知道的东西。 本节内容综述 本节课由助教 陈建成 讲解。 本节 Outline 见小细节。 首先是 What is meta learning? 。 接下来是 Why meta learning? 。 How and what to do with meta learning? 是本节课Model-Agnostic Meta-Learning （MAML）模型介绍及算法详解
MAML在学术界已经是非常重要的模型了，论文Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks自2017年发表至今已经收获了400+的引用。由于当前网上关于MAML的中文介绍少之又少，可能很多小伙伴对其还不是特别理解。所以今天我整理了这段时间来的学习心得，与大家分李宏毅2020ML——P84-P94 Meta Learning
Meta Learning introduction3 stepsStep1：define a set of learning algorithmDefining the goodness of a function元学习MAML算法详解
Meta learning Meta learning 基本定义 元学习：又称“学习如何学习”，就像我们人类学习新知识往往从以往得经验出发而很少从头开始一样，元学习以一种系统得、数据驱动得方式从先前得经验中学习，是一个可用于描述所以基于其他先前任务经验来学习的方法的概念。学习学习的方法Model-Agnostic Meta-Learning （MAML）模型介绍及算法详解（转载）
转载于：Model-Agnostic Meta-Learning （MAML）模型介绍及算法详解 MAML在学术界已经是非常重要的模型了，论文Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks自2017年发表至今已经收获了400+的引用。由于当前网上关于MAML的中文介绍少之又少，可能很多小伙伴对其还李宏毅--meta-learning
# 定义 元学习，meta-learning，又叫learning to learn。传统的深度学习从头开始学习（训练），即learning from scratch，对算力和时间都是更大的消耗和考验。 元学习包括: 1、Zero-Shot/One-Shot/Few-Shot 学习. 2、模型无关元学习(Model Agnostic Meta Learning). 3、元强化学习日志
2020.02.19 1.练了pandas十页代码 2.边看视频边学CSDN数据清洗实战前三章**??[MySQL文件与pandas的交互还不是很会]** 第一章 课程导读 第二章 数据清洗之常用工具 第三章 数据清洗之文件读写 3.看了Python面试100讲1,2讲 4.在pycharm调试成功基于TensorFlow的mnist lenet5Reptile: a Scalable Metalearning Algorithm
论文信息： Nichol A , Achiam J , Schulman J . On First-Order Meta-Learning Algorithms[J]. 2018. 摘要 文章从一个任务分布中抽取许多任务来训练元学习模型，使其可以更快的学习这个分布中未遇到的任务。 仅在元学习更新过程中仅使用一阶微分，就能得到在新任务上实现