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論文閱讀筆記《Meta-Learning of Neural Architectures for Few-Shot Learning》
時間 2020-12-29
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小樣本學習
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核心思想 本文提出一種基於參數優化的小樣本學習算法(MetaNAS)。本文最重要的改進就是將神經架構搜索(neural architecture search,NAS)引入到小樣本學習算法中,簡單地理解就是MAML和Reptile等元學習算法,是在確定網絡結構的基礎上,通過元訓練的方式獲得較好的初始化參數,而本文引入NAS後,不僅要對初始化參數進行學習,而且要對網絡結構參數進行學習。爲了實現這
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