Meta-learning gör det möjligt för en modell att lära sig av mycket begränsade data för att utföra en ny uppgift. I den här artikeln studerar vi det generella metalärandet med kontradiktoriska prover. Vi presenterar en meta-lärande algoritm, ADML (ADversarial Meta-Learner), som utnyttjar rena och kontradiktoriska prover för att optimera initiering av en inlärningsmodell på ett kontradiktoriskt sätt. ADML leder till följande önskvärda egenskaper: 1) det visar sig vara mycket effektivt även i de fall med endast rena prover; 2) det är modell-agnostiskt, dvs, det är kompatibelt med någon lärande modell som kan tränas med lutning nedstigning; och viktigast av allt, 3) det är robust mot kontraversariska prover, dvs., till skillnad från andra meta-lärande metoder, det leder bara till en mindre prestandanedbrytning när det finns kontradiktoriska prover. Vi visar genom omfattande experiment att ADML levererar den senaste prestandan på två allmänt använda bilddatauppsättningar, MiniImageNet och CIFAR100, både vad gäller noggrannhet och robusthet.
För att göra meta-learning mer robust föreslår REF en meta-learning algoritm som kallas ADML som utnyttjar både rena och kontradiktoriska prover för att driva den inre gradient uppdateringen till armbrott med meta-update.
L G ] 8 J un 2 01 8 Adversarial Meta-Learning