Få-shot lärande är utmanande för att lära algoritmer som lär sig varje uppgift isolerat och från grunden. Däremot lär sig meta-lärande från många relaterade uppgifter en meta-lärare som kan lära sig en ny uppgift mer exakt och snabbare med färre exempel, där valet av meta-lärare är avgörande. I denna uppsats utvecklar vi Meta-SGD, en SGD-liknande, lätt trainingable meta-learner som kan initiera och anpassa alla olika inlärare i bara ett steg, på både övervakad lärande och förstärka lärande. Jämfört med den populära meta-läraren LSTM är Meta-SGD konceptuellt enklare, lättare att implementera och kan läras mer effektivt. Jämfört med den senaste meta-learner MAML, Meta-SGD har en mycket högre kapacitet genom att lära sig att inte bara lära sig initiering, men också eleven uppdatera riktning och inlärningshastighet, allt i en enda meta-learning process. Meta-SGD visar mycket konkurrenskraftiga prestanda för få-shot lärande om regression, klassificering och förstärkning lärande.
En metainlärare kallad Meta-SGD utvecklades i REF för att bättre utnyttja erfarenheter och kunskaper från relaterade uppgifter.
Meta-SGD: Learning to Learn Quickly for Few-Shot Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}