元学习meta-learning
发布时间：2021-10-09 栏目：人工智能, 无/半监督学习, 机器学习, 深度学习 评论：0 Comments
从人类学习分类物体的过程来看，人类认识新的物体并不需要很多的样本作为支撑，这从某些角度说明人类在学习一个新任务的时候，比机器学习模型拥有更多的先验知识。比如说，我小的时候知道了书本是方的，杯子是圆的，那么我不光知道了如何分类书本和杯子，我还同时建立了这么一个概念：“形状不同的物体很可能不是同一类物体”。同理我有很多其它的知识，比如”颜色不同，物体不同“，”查克拉不同，物体不同“。这些知识归结起来，可以认为是规定了我“如何去学习一个新知识”的方法。所以很多年以后我再看到鼠标和键盘的时候，我不需要见识特别多的键盘和鼠标，只要根据以往的经验，看看颜色，看看形状，识别一下查克拉，我发现根据形状能很轻易地判断鼠标和键盘，于是我就很快知道了该如何区分这两者。
所以有的人就这么想：虽然我要做的这个数据集数据很少，但是我有很多其它数据很多的数据集呀。如果模型可以先在其它数据比较多的数据集上学到这些有关“该如何学习新的知识”的先验知识，由此让模型先学会“如何快速学习一个新的知识”，岂不美哉？
留下评论
You must be logged in to post a comment.
近期评论
- Pika发表在《莫里斯蠕虫（Morris Worm）》
- Pika发表在《多组学科研分析》
- crisy发表在《最近关于专利的一点感想》
- walter发表在《机器学习基础知识回顾-马尔科夫过程（Markov Process）》
文章归档
- 2024年3月
- 2024年2月
- 2023年12月
- 2023年11月
- 2023年10月
- 2023年9月
- 2023年8月
- 2023年7月
- 2023年6月
- 2023年5月
- 2023年4月
- 2023年3月
- 2023年2月
- 2023年1月
- 2022年12月
- 2022年11月
- 2022年9月
- 2022年8月
- 2022年7月
- 2022年6月
- 2022年5月
- 2022年3月
- 2022年2月
- 2022年1月
- 2021年12月
- 2021年11月
- 2021年10月
- 2021年9月
- 2021年8月
- 2021年7月
- 2021年6月
- 2021年5月
- 2021年4月
- 2021年2月
- 2021年1月
- 2020年12月
- 2020年11月
- 2020年10月
- 2020年8月
- 2020年7月
- 2020年6月
- 2020年5月
- 2020年4月
- 2020年3月
- 2020年2月
- 2019年7月
- 2019年5月
- 2019年3月
- 2019年1月
- 2018年6月
- 2018年5月
- 2018年4月
- 2018年3月
- 2018年2月
- 2017年11月
- 2017年7月
- 2017年6月
- 2017年5月
- 2017年3月
- 2016年12月
- 2016年11月
- 2016年10月
- 2016年9月
- 2016年8月
- 2016年7月
- 2016年6月
- 2016年5月
- 2016年4月
- 2016年3月
- 2016年2月
- 2016年1月
- 2015年12月
- 2015年11月
