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[MAML] Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks Abstract ‘메타러닝’의 목표 = 개별 과제들에 대해 소량의 데이터를 기반으로 효과적인 학습을 거듭하여 다수의 과제들에 대한 최적의 일반화 성능을 가진 파라미터 학습 메타러닝 알고리즘은 어떠한 모델에 대해서도 적용 가능한 메커니즘 Supervised-learning과 Reinforcement-learning에서 실험한 결과, 기존 SOTA와 유사하거나 상회하는 성능을 보임 Introduction 소량의 데이터를 기반(Few-shot)으로 다수의 과제(Multiple tasks)를 빠르게 학습(fast adaptation & fine-tune)하는 알고리즘을 구성하고자 함 상기 학습 메커니즘 구현 간 어려움 데이터 부족(Lack of Data) (High bias) Overfitting 가능성 높음 .. 공감수 2 댓글수 0 2022. 6. 17.

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