Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks Chelsea 論文筆記
前言 本文提出了一種元學習算法，它與模型無關並且通用性很強，可以直接應用到各種由梯度下降訓練的模型上，並且適用於很多學習問題，包括分類，迴歸和強化學習。本文提出的算法的關鍵思想是訓練模型的初始化參數，這樣當模型在處理來自一個新任務的少量數據時，通過一次或幾次梯度更新後，模型就能在新任務中表現出較好的性能。本文的元學習算法有以下特點： 不同於以往的元學習方法需要學習更新函數或更新規則，本文的方法既不
相關文章
- 1. 論文閱讀筆記《Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks Chelsea》
- 2. 《Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks》 論文翻譯筆記
- 3. PMLR 2017 Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks
- 4. 論文筆記——OnAVOS：Online Adaptation of Convolutional Neural Networks for Video Object Segmentation
- 5. 【Fast Algorithms for Convolutional Neural Networks】論文筆記
- 6. [論文筆記]Relay Backpropagation for Effective Learning of Deep Convolutional Neural Networks
- 7. 論文筆記：Domain Adaptation for Image Dehazing
- 8. 【論文筆記 CVPR-2019】《Domain-Symmetric Networks for Adversarial Domain Adaptation》
- 9. 理解MAML：Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaption of Deep Networks
- 10. 【論文筆記】Training Very Deep Networks - Highway Networks
- 更多相關文章...
- • Scala for循環 - Scala教程
- • ASP.NET Razor - 標記 - ASP.NET 教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • Scala 中文亂碼解決
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 論文閱讀筆記《Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks Chelsea》
- 2. 《Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks》 論文翻譯筆記
- 3. PMLR 2017 Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks
- 4. 論文筆記——OnAVOS：Online Adaptation of Convolutional Neural Networks for Video Object Segmentation
- 5. 【Fast Algorithms for Convolutional Neural Networks】論文筆記
- 6. [論文筆記]Relay Backpropagation for Effective Learning of Deep Convolutional Neural Networks
- 7. 論文筆記：Domain Adaptation for Image Dehazing
- 8. 【論文筆記 CVPR-2019】《Domain-Symmetric Networks for Adversarial Domain Adaptation》
- 9. 理解MAML：Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaption of Deep Networks
- 10. 【論文筆記】Training Very Deep Networks - Highway Networks