Meta-learning gör det möjligt för en intelligent agent att utnyttja tidigare inlärningsepisoder som en grund för att snabbt förbättra prestandan på en ny uppgift. Bayesian hierarkisk modellering ger en teoretisk ram för formalisering meta-learning som slutledning för en uppsättning parametrar som delas över uppgifter. Här omformulerar vi modellen-agnostic meta-learning algoritm (MAML) av Finn et al. (2017) som metod för probabilistisk slutsats i en hierarkisk Bayesisk modell. I motsats till tidigare metoder för meta-learning via hierarkiska Bayes, MAML är naturligt tillämplig på komplexa funktion approximatorer genom dess användning av en skalbar lutning nedstigning förfarande för bakre inferens. Dessutom ger identifieringen av MAML som hierarkiska Bayes ett sätt att förstå algoritmens funktion som ett meta-learning-förfarande, samt en möjlighet att använda sig av beräkningsstrategier för effektiv inferens. Vi använder detta tillfälle för att föreslå en förbättring av MAML algoritm som använder sig av tekniker från ungefärlig inferens och krökning uppskattning.
En annan tolkning av MAML är formulerad i REF, som delar vår hierarkiska Bayesian formulering av metainlärning problemet.
Recasting Gradient-Based Meta-Learning as Hierarchical Bayes
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}