Detta dokument behandlar meta-lärande problem, där det finns en fördelning av uppgifter, och vi skulle vilja få en agent som presterar bra (dvs. lär sig snabbt) när presenteras med en tidigare osynlig uppgift provtagna från denna distribution. Vi analyserar en familj av algoritmer för att lära sig en parameter initialisering som kan finjusteras snabbt på en ny uppgift, med endast förstaorderderivat för meta-lärande uppdateringar. Denna familj inkluderar och generaliserar första ordningens MAML, en approximation till MAML som erhållits genom att ignorera andra ordningens derivat. Det inkluderar också Reptile, en ny algoritm som vi introducerar här, som fungerar genom att upprepade gånger ta prov på en uppgift, träna på den, och flytta initiering mot de tränade vikterna på den uppgiften. Vi utvecklar resultaten från Finn et al. visar att första ordningens meta-lärande algoritmer presterar bra på några väletablerade riktmärken för några bilder klassificering, och vi ger teoretisk analys som syftar till att förstå varför dessa algoritmer fungerar.
En första ordningen meta-lärande metod som heter Reptile föreslås av REF.
On First-Order Meta-Learning Algorithms
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}