Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks

计算机科学 一般化 任务(项目管理) 梯度下降 机器学习 多样性(控制论) 人工智能 元学习(计算机科学) 适应(眼睛) 回归 强化学习 人工神经网络 数学 物理 数学分析 光学 统计 经济 管理
作者
Chelsea Finn,Pieter Abbeel,Sergey Levine
出处
期刊:Cornell University - arXiv 被引量:356
摘要

We propose an algorithm for meta-learning that is model-agnostic, in the sense that it is compatible with any model trained with gradient descent and applicable to a variety of different learning problems, including classification, regression, and reinforcement learning. The goal of meta-learning is to train a model on a variety of learning tasks, such that it can solve new learning tasks using only a small number of training samples. In our approach, the parameters of the model are explicitly trained such that a small number of gradient steps with a small amount of training data from a new task will produce good generalization performance on that task. In effect, our method trains the model to be easy to fine-tune. We demonstrate that this approach leads to state-of-the-art performance on two few-shot image classification benchmarks, produces good results on few-shot regression, and accelerates fine-tuning for policy gradient reinforcement learning with neural network policies.
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