Metoder för meta-lärande har föreslagits för att ta itu med inlärningsproblemet. Vanligtvis är en meta-learner tränas på en mängd olika uppgifter i hopp om att kunna generaliseras till nya uppgifter. En metalearners generella förmåga att utföra nya uppgifter kan dock vara bräcklig när den är överutbildad på befintliga uppgifter under metautbildningsfasen. Med andra ord skulle den ursprungliga modellen för metalearner kunna vara alltför partisk mot befintliga uppgifter för att kunna anpassas till nya uppgifter, särskilt när endast ett fåtal exempel finns tillgängliga för att uppdatera modellen. För att undvika en partisk meta-lärande och förbättra dess allmängiltighet, föreslår vi ett nytt paradigm av Task-agnostic Meta-Learning (TAML) algoritmer. Särskilt presenterar vi ett entropibaserat tillvägagångssätt som meta-lär en opartisk inledande modell med den största osäkerheten över utdataetiketterna genom att förhindra att den överfyller klassificeringsuppgifter. Alternativt, en mer allmän ojämlikhet-minimering TAML presenteras för mer allmänt förekommande scenarier genom att direkt minimera ojämlikheten i initiala förluster utöver klassificeringen uppgifter där en lämplig förlust kan definieras. Experiment på referensdataset visar att de föreslagna tillvägagångssätten överträffar varandra när det gäller att jämföra meta-lärandealgoritmer i både begränsad klassifikation och förstärkta inlärningsuppgifter.
Eftersom den ursprungliga modellen för meta-learner kan vara alltför partisk mot befintliga uppgifter för att anpassas till nya uppgifter, Jamal et al. I REF föreslogs ett entropibaserat tillvägagångssätt som metalärde en opartisk inledande modell med den största osäkerheten över utmatningsetiketterna.
Task Agnostic Meta-Learning for Few-Shot Learning
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}