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.
REF använder en modell agnostic meta-learner baserat på lutning nedstigning, målet är att träna en klassificering modell sådan att med tanke på en ny uppgift, en liten mängd gradient steg med få data kommer att vara tillräckligt för att generalisera.
Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}