元学习

论文阅读笔记 | MetaIQA: Deep Meta-learning for No-Reference Image Quality Assessment

文章目录文章题目发表年限期刊/会议名称论文简要动机主要思想或方法架构实验结果文章链接：https://doi.org/10.48550/arXiv.2004.05508 文章题目 MetaIQA: Deep Meta-learning for No-Reference Image Quality Assessment 发表年限 2020 期刊/会议名称 Publi…

【论文解读】元学习：MAML

一、简介元学习的目标是在各种学习任务上训练模型，这样它就可以只使用少量的训练样本来解决新任务。论文所提出的算法训练获取较优模型的参数，使其易于微调，从而实现快速自适应。该算法与任何用梯度下降训练的模型兼容，适用于…

机器学习——元学习

元学习（Meta Learning）是一种机器学习方法，旨在使模型能够学习如何学习。它涉及到在学习过程中自动化地学习和优化学习算法或模型的能力。元学习的目标是使模型能够从有限的训练样本中快速适应新任务或新环境。在传统的机器学习中&#xff…

论文解读：DeepBDC小样本图像分类

Joint Distribution Matters: Deep Brownian Distance Covariance for Few-Shot Classification 摘要由于每个新任务只给出很少的训练样例，所以few -shot分类是一个具有挑战性的问题。解决这一挑战的有效研究路线之一是专注于学习由查询图像和某些类别的少数支持…

《Learning to Reweight Examples for Robust Deep Learning》笔记

[1] 用 meta-learning 学样本权重，可用于 class imbalance、noisy label 场景。之前对其 (7) 式中 ϵ i , t 0 \epsilon_{i,t}0 ϵi,t0（对应 Algorithm 1 第 5 句、代码 ex_wts_a tf.zeros([bsize_a], dtypetf.float32)）不理解&#xff…

【学习笔记】元学习如何解决计算机视觉少样本学习的问题？

目录 1 计算机视觉少样本学习 2 元学习 3 寻找最优初始参数值方法：MAML 3.1 算法步骤 3.2 代码：使用MAML 和 FO-MAML、任务增强完成Few-shot Classification 4 距离度量方法：Siamese Network,ProtoNet,RN 4.1 孪生网络（Sia…

深度学习应用篇-元学习[16]：基于模型的元学习-Learning to Learn优化策略、Meta-Learner LSTM

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化…

深度学习应用篇-元学习[14]：基于优化的元学习-MAML模型、LEO模型、Reptile模型

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化…

learn2learn环境配置（2023年12月）

learn2learn是元学习方向的一个非常实用的库，但其发布时间较早，与最新版本的pytorch可能存在一些兼容性问题，在2023年12月这个时间进行安装时会遇到一些问题，以下是我遇到的问题及解决的方法。 1. 在我第一次直接配置“pip instal…

机器学习笔记 - 了解机器学习中的小样本(Few-Shot)学习

一、背景概述深度学习模型在图像分类、语义分割、对象检测等计算机视觉任务中的成功归功于利用了用于训练网络的大量标记数据——一种称为监督学习的方法。尽管在这个信息技术时代有大量的非结构化数据可用，但注释数据很难获得。由于这个原因，计算机视觉机器学习项目中数据…