Vi föreslår en algoritm för meta-lärande som är modellagnostisk, i den meningen att den är kompatibel med alla modeller som är utbildade med lutningsnedstigning och kan tillämpas på en mängd olika inlärningsproblem, inklusive klassificering, regression och förstärkningslärande. Målet med meta-lärande är att utbilda en modell på en mängd olika inlärningsuppgifter, så att den kan lösa nya inlärningsuppgifter med bara ett litet antal träningsprover. I vårt tillvägagångssätt tränas modellens parametrar explicit så att ett litet antal gradientsteg med en liten mängd träningsdata från en ny uppgift ger bra generaliseringsprestanda på den uppgiften. I själva verket tränar vår metod modellen för att vara lätt att finjustera. Vi visar att detta tillvägagångssätt leder till state-of-the-art prestanda på två få bilder klassificering riktmärken, ger goda resultat på få-shot regression, och påskyndar finjustering för policy gradient förstärkning lärande med neurala nätverk politik.
Modell-agnostic meta-learning approach REF gör detta genom att simulera få-shot lärande uppgifter under meta-learning fasen för att hitta en bra uppsättning av inledande vikter för ett neuralt nätverk.
Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}