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meta-gradients
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利用元梯度在初始化时寻找可训练权重的潜在剪枝
本文提出了一种名为 Prospect Pruning 的修剪方法，它通过 meta-gradients 来确定哪些参数需要被修剪，从而实现在同时保留神经网络准确性的前提下，消耗更少的计算资源并达到最先进的修剪表现。
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2 years ago
MetAL: 基于元学习的图半监督主动学习
本文提出了一个基于元学习的主动学习方法 MetAL，通过利用 meta-gradients 来模拟模型训练效果，并且在多种不同领域的数据集上取得了比现有算法更好的结果。
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4 years ago
生成教学网络：通过学习生成合成训练数据加速神经架构搜索
本论文通过介绍生成性教学网络 (Generative Teaching Networks, GTNs) 和对其在监督学习和神经架构搜索领域的应用实例说明了利用算法自动生成训练数据和学习环境帮助 AI 代理快速学习的可能性以及潜在影响，并提出
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5 years ago
发现有用问题的辅助任务
这篇文章提出了一种基于元梯度的全局价值函数（GVFs）发现方法，从而让强化学习（RL）代理能够发现自身的问题并通过学习答案来获得未预期的有用知识和技能，在 Atari 2600 电子游戏中，这些辅助任务通过与主任务一起元学习的方式可以提高一
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5 years ago
ICLR
元学习对图神经网络的对抗攻击
通过使用元梯度将图形视为超参数进行优化，我们研究了对节点分类的图神经网络进行训练时间攻击，发现即使对无监督嵌入也会出现性能下降，甚至会产生误导效应。
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5 years ago
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