元学习的原理学习blog

关键思想:

元学习使神经网络学会怎样去学习(类比人类的学习,对任务的迁移)。Agent能够随着时间的推移,提高自身的学习能力,即学会学习(Learn to learn)。元学习这个术语已经在多个范围内使用了。广义来说,它封装了能充分利用先验知识的所有系统,所以能够快速地学习新任务。这种广义概念包括传统的算法选择和用于机器学习的超参数优化技术。

元学习与其他的机器学习领域相比

迁移学习: 相似点:迁移学习试图将以前任务的知识转移到新的的任务,这一点与元学习相同,因为元学习中也试图利用元知识更快地学习新任务。 不同点:元学习技术的一个关键特性是元目标,它明确地旨在优化任务分配的性能,这一点迁移学习中不一定是必须的。不如pre-train和finetune。

多任务学习: 多任务学习中,联合训练一个模型,以在多个固定的任务上表现良好,相比之下,元学习的目的是找到一个模型,可以快速学习新的任务

元学习概述:

学习过程主要和任务(具体指训练集和测试集)有关。它发生于两个不同的层次上:内层和外层。 在内层(inner-level)中,当有新任务产生,元学习会尝试从训练观察中快速学习相关的概念。 在外层(outer-level)中,早期任务已经积累了一些信息,它促进了这种学习的快速实现。因此,内层涉及单个任务,外层涉及多个任务。

在神经网络算法,都需定义一个损失函数来评价模型好坏,元学习的损失通过N个任务的测试损失相加得到。定义在第n个任务上的测试损失是 ,则对于N个任务来说,总的损失为 ,这就是元学习的优化目标。

MAML

Model Agnostic Meta Learning(MAML),近两年元学习领域的典型代表。理解MAML算法的损失函数含义和推导过程,首先得严格区分pre-training。我们定义初始化参数为 \phi  ,其初始化参数为  ,定义在第n个测试任务上训练之后的模型参数为  ,总的loss function为  。pre-training的损失函数是  ,直观上理解是MAML所评测的损失是在任务训练之后的测试loss,而pre-training是直接在原有基础上求损失没有经过训练。直观上理解是MAML所评测的损失是在任务训练之后的测试loss,而pre-training是直接在原有基础上求损失没有经过训练。

 

 

总结起来,MAML算法的框架其实很简单,这里有两个学习率  和  所用的地方不同:对于采样出来的所有任务,在support set上计算梯度并更新参数,计算所有任务在query set上的损失之和 ,更新初始化参数 

这是训练过程的流程,所有的更新参数步骤都被限制在了一次,即one-step,但在用这个算法时,即测试新任务的表现时可以更新更多次。

 

 

 

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