成为VIP会员查看完整内容
VIP会员码认证
首页
主题
发现
会员
服务
注册
·
登录
MAML
关注
41
MAML(Model-Agnostic Meta-Learning)是元学习(Meta learning)最经典的几个算法之一,出自论文《Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks》。 原文地址:https://arxiv.org/abs/1703.03400
综合
百科
VIP
热门
动态
论文
精华
Provable Generalization of Overparameterized Meta-learning Trained with SGD
Arxiv
0+阅读 · 6月18日
Meta-TTS: Meta-Learning for Few-Shot Speaker Adaptive Text-to-Speech
Arxiv
0+阅读 · 6月21日
Faster Optimization-Based Meta-Learning Adaptation Phase
Arxiv
0+阅读 · 6月13日
Sharp-MAML: Sharpness-Aware Model-Agnostic Meta Learning
Arxiv
0+阅读 · 6月10日
Sharp-MAML: Sharpness-Aware Model-Agnostic Meta Learning
Arxiv
0+阅读 · 6月8日
Model-Agnostic Multitask Fine-tuning for Few-shot Vision-Language Transfer Learning
Arxiv
0+阅读 · 5月31日
HyperMAML: Few-Shot Adaptation of Deep Models with Hypernetworks
Arxiv
0+阅读 · 5月31日
Fixed-MAML for Few Shot Classification in Multilingual Speech Emotion Recognition
Arxiv
0+阅读 · 5月30日
Know Where You're Going: Meta-Learning for Parameter-Efficient Fine-tuning
Arxiv
0+阅读 · 5月25日
Improved Meta Learning for Low Resource Speech Recognition
Arxiv
0+阅读 · 5月11日
Compositional Federated Learning for Distributionally Robust and Meta Learning
Arxiv
0+阅读 · 4月28日
Evaluating few shot and Contrastive learning Methods for Code Clone Detection
Arxiv
0+阅读 · 4月24日
Evaluating few shot and Contrastive learning Methods for Code Clone Detection
Arxiv
0+阅读 · 4月15日
Meta-learning via Language Model In-context Tuning
Arxiv
0+阅读 · 4月12日
MetaAudio: A Few-Shot Audio Classification Benchmark
Arxiv
0+阅读 · 4月10日
参考链接
父主题
元学习
提示
微信扫码
咨询专知VIP会员与技术项目合作
(加微信请备注: "专知")
微信扫码咨询专知VIP会员
Top