”元学习“ 的搜索结果

     目录元学习（Meta Learning）元学习介绍元学习目的元学习流程 元学习（Meta Learning） 元学习介绍 元学习希望使得模型获取调整超参数的能力，使其可以在获取已有知识的基础上快速学习新的任务。 元学习目的 元学习...

     还以目标检测为例，仍然拿一个很大的数据集来...以上是元学习在目标检测方面的一种应用，通过元学习训练模型提取不同种类图片的特征，然后在这个预训练的模型的基础上实现快速辨别新的图片种类。元学习可以用来学算法。

     元学习是利用以前获得的和分类的学习过程的元数据来处理机器学习算法以前没有遇到过的新的学习任务。元学习的任务就是学会学习。深度学习模型今天无法完成多种不同的任务。例如，我在过去几周展示了一个图像分类器。...

     写在前面：迄今为止，本文应该是网上介绍【元学习（Meta-Learning）】最通俗易懂的文章了（ 保命），主要目的是想对自己对于元学习的内容和问题进行总结，同时为想要学习Meta-Learning的同学提供一下简单的入门。...

     元学习常见模型MAML要做的事情是学习一个“好”的初始化参数。以前我们是训练一个模型，然后让这个模型的参数\thetaθ最优，而现在我们训练MAML是希望初始化参数\phi最优，这样就可以实现“快速学习”（使用来自新...

     人工智能的一个基本问题是它无法像人类一样高效地学习。许多深度学习分类器显示了超人的表现，但需要数百万个训练样本。知识不共享，并且每个任务都独立于其他任务进行训练。在本文中，我们将该研究问题，然后检查...

     1. 元学习概述 Meta 的含义 从 Machine Learning 到 Meta-Learning Single-Task Meta-Learning（单任务元学习） Multi-Task Meta-Learning（多任务元学习） 2. 元学习过程 3. 元学习方法论

     元学习——原型网络(Prototypical Networks) 1. 基本介绍 1.1 本节引入 在之前的的文章中，我们介绍了关于连体网络的相关概念，并且给出了使用Pytorch实现的基于连体网络的人脸识别网络的小样本的学习过程。在接下来...

     元学习—对抗式元学习(ADML) 在之前的文章中，我们介绍了MAML模型，有兴趣的读者可以参考元学习—模型不可知元学习(MAML）。在下面的文章中，我们将介绍MAML模型在对抗式学习中的应用，即MAML模型的一个变体ADML模型...

10  
9  
8  
7  
6  
5  
4  
3  
2  
1  

推荐文章