I konventionell handledd utbildning tränas en modell för att passa alla övningsexempel. Men att ha en monolitisk modell kanske inte alltid är den bästa strategin, eftersom exempel kan variera mycket. I detta arbete utforskar vi ett annat inlärningsprotokoll som behandlar varje exempel som en unik pseudo-uppgift, genom att reducera det ursprungliga inlärningsproblemet till ett meta-lärandescenario med hjälp av en domänberoende relevansfunktion. När vi utvärderas på WikiSQL-datauppsättningen leder vår strategi till snabbare konvergens och uppnår 1,1–5,4% absoluta noggrannhetsvinster jämfört med de icke-meta-lärande motparterna.
REF använder också MAML och behandlar varje exempel som en ny uppgift.
Natural Language to Structured Query Generation via Meta-Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}