Почему инициализация параметров может считаться предшествующей по сравнению с параметрами? ANS :- [Santos '96] показывает, что градиентный спуск с ранней остановкой == вывод MAP (который максимизирует вероятность обучающих данных) по гауссовскому априорному (по пространству параметров) со средним значением в точке инициализации. ** Таким образом, обучение MAML == нахождение оценки MAP для ϕ на основе текущего θ и задачи с последующим вычислением потерь на тестовых данных задачи. [Как..

Увеличение времени тестирования относится к выполнению дополнений данных, таких как передача нейронного стиля, переворачивание изображений, обрезка и т. д. с прогнозируемым тестовым изображением. После того, как модель предсказывает метку класса дополненных изображений, оценка агрегируется для формирования окончательного предсказания исходного изображения. Увеличение времени тестирования, очевидно, снижает скорость модели и, следовательно, не может быть хорошим решением для приложений..

Челси Финн, Питер Аббил, Сергей Левин Отчет Амбара Праджапати (академическое задание) Оригинал исследования доступен здесь Независимое от модели метаобучение для быстрой адаптации глубоких сетей Мы предлагаем алгоритм метаобучения, который не зависит от модели, в том смысле, что он совместим с любым модель… arxiv.org Люди хорошо учатся. Они быстро адаптируются к новым местам, осваивают новые навыки и языки. Можем ли мы..

Хотя искусственный интеллект и машинное обучение в настоящее время чрезвычайно популярны, применение машинного обучения к реальным проблемам остается очень сложной задачей. Специалистам по данным необходимо оценивать различные алгоритмы обучения и настраивать их многочисленные параметры на основе своих предположений и опыта в соответствии с конкретными проблемами и наборами обучающих данных. Мета-обучение - недавний метод преодоления, то есть автоматизации этой проблемы. Он..