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stochastic adaptation procedure
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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。
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6 years ago
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