Meta-learning för få-shot lärande innebär att skaffa en tidigare över tidigare uppgifter och erfarenheter, så att nya uppgifter läras från små mängder av data. Men en kritisk utmaning i få-shot lärande är uppgift tvetydighet: även när en kraftfull tidigare kan meta-lärs från ett stort antal tidigare uppgifter, kan en liten datauppsättning för en ny uppgift helt enkelt vara alltför tvetydig för att få en enda modell (t.ex. en klassificering) för den uppgift som är korrekt. I detta dokument föreslår vi en probabilistisk metalärande algoritm som kan provmodellera för en ny uppgift från en modelldistribution. Vårt tillvägagångssätt utökar modell-agnostiskt meta-lärande, som anpassar sig till nya uppgifter via lutning nedstigning, för att införliva en parameterfördelning som tränas via en variationell lägre gräns. Vid meta-testtid anpassar sig vår algoritm genom en enkel procedur som ingjuter buller i lutningen nedstigning, och vid meta-träningstiden är modellen tränad så att denna stokastiska anpassningsprocess producerar prover från den ungefärliga modellens baksida. Våra experimentella resultat visar att vår metod kan ta prover på rimliga klassificeringar och regressorer i tvetydiga inlärningsproblem.
De utvidgade sitt tillvägagångssätt genom att införliva en probabilistisk komponent så att modellen för en ny uppgift provtas från en distribution av modeller för att garantera en högre modelldiversifiering för tvetydiga uppgifter REF.
Probabilistic Model-Agnostic Meta-Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}