May, 2019

学习平衡：用贝叶斯元学习解决不平衡和越界任务

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TL;DR本文提出了一种新型元学习模型，在每个任务中自适应平衡元学习和任务特定学习的效果，并将其制定为贝叶斯推理框架，在多个现实的任务和课程不平衡的数据集上验证了其有效性。
meta-learningfew-shot classificationtask-specific learningbayesian inferencevariational inference
发现论文，激发创造
  • 面向 Few-shot Learning 的任务无关元学习

    本文提出了一种基于熵和不等式优化的任务不可知元学习算法，可以在避免过度适应已有任务和提高元学习器泛化性能方面有效地解决少样本学习问题，并在少量分类和强化学习任务中表现优异。

    May, 2018

  • 通过任务感知调节的多模态模型无关元学习

    本文介绍了一种增强的 MAML 框架，该框架能够在多模态任务分布中识别任务模式并通过梯度更新快速适应，从而更有效地进行元学习，同时在回归、图像分类和强化学习等多种领域中进行了实验验证。

    Oct, 2019

  • 多模态模型无关元学习

    本文提出了一种基于多模态任务分布的 adaptative meta-learning 算法，并采用该算法来识别各种从多模态分布中采样的任务，以更快速地实现适应。结果表明该算法对于计算机视觉、强化学习和回归等多种任务领域都具有普适性。

    Dec, 2018

  • 概率模型无关元学习

    该论文提出了一种概率元学习算法，能够从模型分布中采样模型，并且在模型适应新任务时注入噪声来减少任务模糊性，实验结果表明，该方法可以在模糊的少样本学习问题中采样出可信的分类器和回归器，并且阐述了如何利用对模糊性的推理来解决活跃学习问题。

    Jun, 2018

  • 探索任务内部关系以改善元学习算法

    通过选择多样的任务进行小批量处理，我们研究利用任务关联的外部知识来改善训练稳定性，进而减少训练中的噪音。

    Dec, 2023

  • 一个嵌套双层优化框架用于鲁棒性少样本学习

    本文提出了一种新颖的元学习算法 NestedMAML，该算法可以学习分配给每个训练任务或实例的权重，并在元训练阶段应用，从而有效地缓解了不想要的任务或实例的影响，比现有的元学习算法都更鲁棒。

    Nov, 2020

  • 具有困难感知的不平衡数据序列元学习

    针对实际情况中任务分布动态变化和不均衡，本研究提出了一种基于核方法的领域变化检测和难度感知内存管理机制。同时，还引入了一种高效的自适应任务采样方法，最终在新的基准测试中得到了非常好的效果。

    Sep, 2021

  • 基于扩展 PAC-Bayes 理论调整先验知识的元学习

    提出了基于一般化误差界的元学习框架，通过构建学习任务的假设分布，并在新任务上使用以经验为依据的先验知识进行学习，我们可以在捕捉学习任务公共结构的同时保证学习者灵活地适应新任务的不同方面，通过深度神经网络的数值实验来证明元学习的基于梯度的算法的有效性，并演示了在网络不同层次上体现先验信息的直观方式。

    Nov, 2017

  • 变分推断在模型无关元学习中的不确定性

    本文提出了一种新的、严谨的贝叶斯元学习算法，用于学习少样本学习的模型参数先验的概率分布。该算法采用基于梯度的变分推断来推断模型参数的后验分布。我们展示了使用我们提出的元学习算法训练的模型具有良好的校准和准确性，在两个少样本分类基准测试（Omniglot 和 Mini-ImageNet）上取得了最新的校准和分类结果，并在多模式任务分布回归中获得了有竞争力的结果。

    Jul, 2019

  • 面向多模态任务分布的不确定性感知元学习

    本文提出了 UnLiMiTD 方法，该方法是一种基于概率预测和基于贝叶斯推理的 meta-learning 方法，能够有效应对少量数据和多模态任务分布的不确定性，同时在 OoD 任务上也表现良好。

    Oct, 2022