learning to learn | BriefGPT

关键词learning to learn

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学习在测试时间内学习
通过在两个嵌套循环（即学习问题）中进行学习来重新制定监督学习问题，内循环在最终预测之前对每个个体实例进行自监督学习，而外循环学习内循环使用的自监督任务，以使其最终预测得到改进，当内循环学习器仅为线性模型时，我们的内循环等效于线性注意力，而当
PDF8 months ago
AAAI学习可转移攻击
本论文提出了一种学习如何生成可迁移的对抗扰动的方法，该方法结合了数据增广、模型增广和元学习算法，实验证明该方法的成功率比当前最先进的方法提高了 12.85％。
PDF3 years ago
ICLR零阶 Oracle 学习到学习
本文将 learning to learn（L2L）框架扩展到零阶（ZO）优化设置，其中没有明确的梯度信息，并将学习的优化器建模为循环神经网络（RNN），通过 ZO 梯度估算器近似梯度，并利用以前迭代的知识产生参数更新，进一步引入另一个 R
PDF5 years ago
ICML特征评论家网络用于异构域通用化
该论文提出一种学会学习的方法，通过学习辅助损失本身来提高模型的泛化能力，进而应用于领域推广的问题，包括传统领域推广和异构域推广。实验结果表明，该方法在两种情况下优于现有的解决方案。
PDF5 years ago
ICML可扩展且泛化的学习优化器
通过引入层次循环神经网络优化算法和基于元学习的小任务集，实现了一个新的学习梯度下降优化器，解决了在更大的问题上扩展能力不足和泛化能力受限问题，并在 ImageNet 数据集上通过数千步为 Inception V3 和 ResNet V2 架
PDF7 years ago
高效表示技术用于终身学习和自编码
本论文提出并提供了多种自然理论公式的有效算法，以解决在学习多个不同目标函数时，学习者可共享某些未知公共特征的问题，并且可以学习到捕捉这种共性的新的内部表示，以便更高效地学习和使用更少的数据。
PDF10 years ago
NIPS极小化多任务学习和多任务学习的广义损失构成范式
本文提出了一种新型的多任务学习框架 —— 广义损失组合范式，包括许多特殊情况，其中一种是最小最大多任务学习，表现良好，尤其是在学习转移测试环节。
PDF12 years ago