agnostic 第2页

【元学习】Model-Agnostic Meta-Learning （MAML）模型介绍及算法详解

MAML在学术界已经是非常重要的模型了，论文Model-AgnosticMeta-LearningforFastAdaptationofDeepNetworks自2017年发表至今已经收获了400+的引用。由于当前网上关于MAML的中文介绍少之又少，可能很多小伙伴对其还不是特别理解。所以今天我整理了这段时间来的学习心得，与大家分享自己对MAML的认识与理解。MAML可以用于SupervisedRe

devil_son1234·2022-12-12 20:36

Model-Agnostic Meta-Learning （MAML）模型介绍及算法详解

在学习联邦学习过程中，有涉及到MAML的内容，这里将学习资料做转载原文地址添加链接描述MAML在学术界已经是非常重要的模型了，论文Model-AgnosticMeta-LearningforFastAdaptationofDeepNetworks自2017年发表至今已经收获了400+的引用。由于当前网上关于MAML的中文介绍少之又少，可能很多小伙伴对其还不是特别理解。所以今天我整理了这段时间来的学

联邦学习的道路上·2022-12-12 20:05

(MAML)Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks

参考博客：https://blog.csdn.net/weixin_37589575/article/detailshttps://blog.csdn.net/weixin_41803874/article/details/89645667https://blog.csdn.net/weixin_41803874/article/details/91454944论文翻译：https://blog.

alicecv·2022-12-12 20:05

Model-Agnostic Meta-Learning (MAML) 理解

模型不可知元学习(Model-AgnosticMeta-Learning,MAML)的目标是使模型每次的梯度更新更有效、提升模型的学习效率、泛化能力等，它可以被看做一种对模型进行预训练的方法，适用于小样本学习。原文：http://proceedings.mlr.press/v70/finn17a/finn17a.pdf其它理解可以看：https://zhuanlan.zhihu.com/p/578

cnblogs.com/qizhou/·2022-12-12 20:35

MACR因果推荐Model-Agnostic Counterfactual Reasoning for Eliminating Popularity Bias in RS

目录研究背景方法介绍因果图的建立建模因果效应消除流行度影响心得体会代码互动和多样性有收益我之前反复看这篇文章我觉得起作用的就是他减掉了userembedding和itemembedding的norm大小的影响KDD2021|MACR:模型无关的纠正推荐系统流行度偏差的因果推理方法MACR.pdf推荐系统的总体目标是为用户提供个性化的建议，而不是推荐热门物品，然而正常的训练范式，即拟合一个推荐模型来

我是女孩·2022-12-11 22:58

yolov5 推理，运行detect.py出错

在训练完成准备运行推理的时候，出项这个报错，孩子实在找不出原因了Namespace(agnostic_nms=False,augment=False,classes=None,conf_thres=0.25

Evo~半糖·2022-12-08 13:19

YOLO训练产出warning： NMS time limit 1.060s exceeded原因与解决办法

showmethecode.找到warning的代码出处：defnon_max_suppression(prediction,conf_thres=0.25,iou_thres=0.45,classes=None,agnostic

千与编程·2022-12-07 22:20

Pose for Everything: Towards Category-Agnostic Pose Estimation 阅读笔记

类无关姿态估计ECCV2022Oral论文链接代码链接其他参考引入了一个新任务：CategoryAgnosticPoseEstimation(CAPE)类无关姿态估计摘要：目前的2D姿态估计与类别耦合，例如人、动物、车辆。但很多场景需要检测未知类的姿态/关键点。本文引入一项类无关姿态估计任务（CategoryAgnosticPoseEstimation(CAPE)），创建一个能定位任意类别物体关键

AnZhiJiaShu·2022-12-07 20:20

MAML：Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks论文精读及详解

由于论文写得比较抽象，偏向于数学，因此，在开篇首先谈谈我自己对MAML的理解，在后面再简要的抽取一下论文的核心部分元学习解决的问题首先，对于深度学习领域，模型初始化的权重参数尤为重要，模型参数初始化也会对性能造成很大的影响。对于小样本数据而言，拟合效果差，一方面是数据的影响，模型没有办法拟合得很好，还有就是参数初始化的影响，模型在这个初始化参数下无法收敛得很好，这就是元学习要解决的问题也就是说，元

樱花的浪漫·2022-12-05 11:24

论文阅读 | Sharp-MAML: Sharpness-Aware Model-Agnostic Meta Learning, ICML2022

1.motivation模型不可知元学习（MAML）是目前小样本元学习的主要方法之一。尽管MAML有效，但由于固有的双层结构，其优化可能具有挑战性。具体而言，这种双层结构使得MAML的损失面可能有更多的鞍点和局部极小值，也就更容易陷入局部最优，而不是其经验风险最小化对应值。2.contribution为了尽可能的避免陷入局部最优，本文利用最近的锐度感知最小化（sharpnessawareminim

RitaRao·2022-12-05 11:20

人工智能论文术语集4

task-agnostic任务无关的～当论文提出通用思想时，就会有这种说法；这里的任务比如：分类，生成，回归等等，当你的方法都可以解决这些问题，就可以称作任务无关的。

从416到北京的ZMZ·2022-12-04 18:09

论文解读VLM: Task-agnostic Video-Language Model Pre-training for Video Understanding

简介论文链接:link.vlm是一个task-agnosticmulti-modalpre-trainingapproach。无特定任务的多模态预训练方法。用于视频理解。主要贡献如下：Insummary,themaincontributionsofthispaperareasfollows:(1)weproposetopre-trainatask-agnosticencoderforvideoun

黑夜使者·2022-12-02 16:07

A Rapid, Accurate and Machine-Agnostic Segmentation and Quantification Method for CT-Based COVID-19

ARapid,AccurateandMachine-AgnosticSegmentationandQuantificationMethodforCT-BasedCOVID-19DiagnosisAbstractIntroductionREALTEDWORKOverviewofCADSystemforLungDiseasesAI-BasedCADSystemsforCOVID-192.5DMetho

几夏经秋·2022-11-26 07:20

Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks（MAML）研读笔记

这里是引用MAML全文目录论文地址摘要介绍相关概念model-agnosticN-wayK-shotTask5-way5-shot的实验设置算法流程fine-tune算法流程参考文献论文地址https://arxiv.org/abs/1703.03400摘要一种与模型无关的元学习算法适用于适用梯度下降更新训练的模型，分类、回归、强化学习等元学习的目标：在大量不同的任务上预先训练出一个模型，用这个模

joejoeqian·2022-11-25 16:34

【联邦/元学习】个性化联邦学习论文笔记：《Improving federated learning personalization via model agnostic meta learning》

论文：《Improvingfederatedlearningpersonalizationviamodelagnosticmetalearning》Citation：Y.Jiang,J.Konecny,K.Rush,andS.Kannan,“Improvingfederatedlearningpersonalizationviamodelagnosticmetalearning,”arXivpre

_Blueblue_·2022-11-22 20:41

自监督论文阅读笔记 SimCLRV2 Big Self-Supervised Models are Strong Semi-Supervised Learners

虽然这个范例以task-agnostic任务不可知的方式使用了未标记的数据，但与计算机视觉的常见半监督学习方法相比，本文表明它对于ImageNet上的半监督学习非常有效。

YoooooL_·2022-11-22 11:34

RuntimeError: PytorchStreamReader failed reading zip archive: failed finding central directory问题解决

Anaconda3的python3.8虚拟环境以下是具体报错(yolov5_p3.8)C:\ProgramData\yolov5_distillation-5.0>pythondetect.pyNamespace(agnostic_nms

罗小丝·2022-11-21 08:42

什么是class-agnostic，class-agnostic是什么意思

class-agnostic意思差不错，应该学术上是不可知目标检测感觉有点高级吧，还整不可知论啥啥啥的其实很简单，传统的目标检测是检测出这个东西在哪，是个什么东东，阿猫阿狗之类的这个不可知检测class-agnostic

：）�东东要拼命·2022-11-21 05:50

论文阅读 MAML (Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks)

Model-AgnosticMeta-LearningforFastAdaptationofDeepNetworksMAML论文阅读摘要介绍模型不可知元学习元学习问题定义模型不可知元学习算法MAML种类监督回归和分类强化学习总结Model-AgnosticMeta-LearningforFastAdaptationofDeepNetworks用于深度网络快速自适应的模型不可知元学习摘要元学习的目标

孙敬博·2022-11-15 17:44

AttributeError: Can‘t get attribute ‘SPPF‘ on ＜module ‘models.common‘ from ‘/home/yolov5/models/comm

报错信息运行detect.py文件，然后就出现下面报错：Namespace(agnostic_n

振华OPPO·2022-11-15 07:48

【yolov5】yolov5运行时报错处理

E:\sort\Anaconda\envs\yolov5-5.0\python.exeE:/code/yolov5-5.0/detect.pyNamespace(agnostic_nms=False,augment

山科-灰灰学姐·2022-11-02 15:31

工业机器人入门实用教程_机器学习实用入门

hereIwilltrytosummarizeandcompilethemajorpracticalconceptsofMachineLearninginahandy,easytouse,language-agnostic

weixin_26752765·2022-07-10 07:45

Involution再思考：三大任务涨点明显

卷积有两个基本性质，分别是空间不变性(spatial-agnostic)和通道特异性(channel-specific)。空间不变性使得卷积能够在所有位置共享参数，并充分利用视觉特征的“平移等变性”。

浪子私房菜·2022-06-18 08:18

理解MAML：Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaption of Deep Networks

论文：Model-AgnosticMeta-LearningforFastAdaptationofDeepNetworks(arXiv:1703.03400v3[cs.LG]18Jul2017)MAML解决的就是few-shotlearning的问题。few-shot就是在有限的样本上训练后进行测试，那么问题转化为，用有限的样本进行训练使网络快速适应拟合当前的类别，然后进行测试。那么网络的目标就是

XinYuan8719·2022-06-07 07:47

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

Model-AgnosticMeta-LearningforFastAdaptationofDeepNetworksPaper:https://arxiv.org/pdf/1703.03400.pdfCode:https://github.com/cbfinn/mamlTips：ICML的一篇Meta-learning相关的paper，可参考李宏毅的公开课。（阅读笔记）1.MainideaA:\m

NoTime4Emotion·2022-06-07 07:30

Model-Agnostic Meta-Learning （MAML）模型介绍及算法详解

整理自：FrankTian回答首先，我们先从MetaLearning的概念说起。原始的机器学习的流程被认为是下面这这样的：也就是我们根据我们先验知识设计网络架构和参数初始化方法，从TrainingData中得到参数的梯度，使用一阶条件调整参数。因为网络架构已经是提前设计好的，我们学习的最终输出其实就是参数。图中红框内的都是人类之前设计好的，MetaLearning的目标就是学习这些是如何设计的。M

一只工程狮·2022-06-07 07:29

MAML算法:Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks

论文：https://www.cs.utexas.edu/~sniekum/classes/RL-F17/papers/Meta.pdf代码：tensorflow（官方）：https://github.com/cbfinn/mamlpytorch：https://github.com/dragen1860/MAML-Pytorch、https://github.com/Miaotxy/my_pyt

三寸光阴___·2022-06-07 07:28

Multimodal Model-Agnostic Meta-Learning via Task-Aware Modulation（翻译）

基于任务感知调制的多模态模型不可知元学习摘要模型不相关的元学习的目的是从相似任务中获得元学习参数，从而只通过少量的梯度更新来适应与任务同分布的新任务。由于在模型选择上的灵活性，这些框架在多个领域上展示了引人注目的性能，比如小样本图像分类和强化学习。然后，这种框架的其中一个重要的限制是它们寻求整个任务分布的公共初始参数，这极大的限制了框架能够学习的任务分布的多样性。在本文中，我们增加了MAML从多模

qq_36514344·2022-06-07 07:28

Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks Chelsea 论文笔记

前言本文提出了一种元学习算法，它与模型无关并且通用性很强，可以直接应用到各种由梯度下降训练的模型上，并且适用于很多学习问题，包括分类，回归和强化学习。本文提出的算法的关键思想是训练模型的初始化参数，这样当模型在处理来自一个新任务的少量数据时，通过一次或几次梯度更新后，模型就能在新任务中表现出较好的性能。本文的元学习算法有以下特点：不同于以往的元学习方法需要学习更新函数或更新规则，本文的方法既不增加

头柱碳只狼·2022-06-07 07:57

《Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks 》论文总结

摘要：我们提出了一种不依赖模型的元学习算法，它与任何梯度下降训练的模型兼容，适用于各种不同的学习问题，包括分类、回归和强化学习。元学习的目标是在各种学习任务上训练一个模型，这样它只需要少量的训练样本就可以解决新的学习任务。在我们的方法中，模型的参数被显式地训练，使得少量的梯度步骤和少量的来自新任务的训练数据能够在该任务上产生良好的泛化性能。实际上，我们的方法训练模型易于微调。结果表明，该方法在两个

Smiler_·2022-06-07 07:45

#Paper Reading# Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks

论文题目:Model-AgnosticMeta-LearningforFastAdaptationofDeepNetworks论文地址:http://proceedings.mlr.press/v70/finn17a论文发表于:ICML2017（CCFA类会议）论文所属单位:OpenAI论文大体内容：本文主要提出了与模型无关的MetaLearning框架，能够用于有效解决few-shotlearn

John159151·2022-06-07 07:13

【MAML】：Model-Agnostic Meta-Learning

birds-of-passage·2022-06-07 07:12

Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks阅读笔记

Model-AgnosticMeta-LearningforFastAdaptationofDeepNetworks-阅读笔记AbstractMAML算法问题设置MAML算法MAMLvsPre-training梯度求解其他部分Abstract本文是针对meta-learning提供了一种模型无关的，适用于任何使用梯度下降的方式来训练模型的算法，可以应用于各种学习问题：分类、回归、强化学习。元学习(

kevin小新·2022-06-04 07:55

论文笔记之MAML

MAML(Model-Agnostic-Meta-Learning)是Meta-learning(即元学习，又叫Learn-to-Learn)的其中一个类别。

Ton10·2022-06-04 07:05

Explainable AI初探

2.可解释性方法的分类（1）自解释or事后解释（2）特定于模型(Model-specific)的or与模型无关(Model-agnostic)的（3）全局(Global)or局部(Local)3.读论文

Drawing1998·2022-05-19 07:14

语义分割CVPR2020-CascadePSP: Toward Class-Agnostic and Very High-Resolution Segmentation与类别无关和甚高分辨率的分割

论文地址：https://arxiv.org/abs/2005.02551代码地址：https://github.com/hkchengrex/CascadePSPCascadePSP:TowardClass-AgnosticandVeryHigh-ResolutionSegmentation1.概述2.相关工作2.1.语义分割分割改进算法2.2.CascadeNetwork3.CascadePS

HheeFish·2022-05-10 07:59

R语言 pivot_longer 图表变换

relig_income#>#Atibble:18x11#>religion`#>1Agnostic2734608176137122#>2Atheist12273752357073#>3Buddhist27213034335862

小林书店副编集·2022-03-10 07:57

Learning to Learn

2018-07-28最前沿：MetaLearning前沿进展扫描2018-06-02任务无偏的元学习(Task-Agnostic)：最小化任务性能之间的不平等2017-08-21最前沿：百家争鸣的MetaLearning

LF8313·2022-02-15 12:29

3个facebook 设计师需要想的问题

我们需要解决什么人的什么问题Human，simpleandstraight-forward：从用户的角度去想，直白化语言Solutions-agnostic：不要被现有的框架所局限，而是从本质去想什么是解决的唯一标准

懒惰的地狱里没有我·2021-06-23 05:25

论文阅读：Shuffle-Then-Assemble: Learning Object-Agnostic Visual Relationship Features

Shuffle-Then-Assemble文章 Paper认为标记triplet的cost是很大的，而且人标记的relation有很强的的object的依赖性，就是某些relation对某些object-object会有bias。 shuffle-then-assemble的目的是希望训练出一个比较objectagnostic的CNN，这样就能缓解relation对object的bias。

Kivee123·2020-09-16 03:00

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

Model-AgnosticMeta-LearningforFastAdaptationofDeepNetworks读后感）论文概述什么是元学习Algorithm1Model-AgnosticMeta-Learning梯度下降更新过程相关实验问题论文概述本篇论文《Model-AgnosticMeta-LearningforFastAdaptationofDeepNetworks》是一篇关于元学习器

熙熙之木·2020-09-16 01:11

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

用于快适应深度网络的不依赖于模型的元学习方法MAML是我最近在看的一篇论文，我觉得还算比较重要的一篇文章可惜没有完整的翻译，我在这里对全文进行一个翻译，也帮助我自己理解。只有我认为比较重点部分是我手动翻译的，其余部分皆为机翻，可能读着不是很顺。摘要：我们提出了一种与模型无关的元学习算法，因为它与任何受梯度下降训练的模型兼容，适用于各种不同的学习问题，包括分类，回归和强化学习。元学习的目标是在各种学

种言和的白菜·2020-09-16 01:20

Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks||论文阅读

元学习论文总结||小样本学习论文总结2017-2019年计算机视觉顶会文章收录整理MAML解读：https://blog.csdn.net/weixin_41803874/article/details/89645667Thevideotutorialcanbefoundfrom:ModelAgnosticMetaLearninghttps://www.youtube.com/watch?v=wT

vieo·2020-09-16 01:09

HTML, XHTML, XML之间的区别

你经常会看到XML被用于存储数据以实现应用程序之间的通信，它是编程语言无关的(programminglanguage-agnostic)-所有主要的编程语言全部提供了用于读写XML文档的机制，

2222345345·2020-09-15 10:37

模型无关元学习/Model-Agnostic Meta-Learning（MAML）源码解读

论文摘要Weproposeanalgorithmformeta-learningthatismodel-agnostic,inthesensethatitiscompatiblewithanymodeltrainedwithgradientdescentandapplicabletoavariety

古航·2020-09-14 03:42

指定使用哪块GPU运行程序

Traceback(mostrecentcalllast):File"train.py",line182,infasterRCNN=vgg16(classes,pretrained=True,class_agnostic

BlackMan_阿伟·2020-09-13 13:13

MAML: Model-Agnostic Meta-Learning

Model-AgnosticMeta-Learning（MAML）模型介绍及算法详解:理解MAML：Model-AgnosticMeta-LearningforFastAdaptionofDeepNetworks

箭shen·2020-09-11 17:53

【论文翻译】Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks

最近集中火力肝imitationlearning。。MAML是一个重要的方法论，写给自己凑活看的。。。。开始Abstract本文针对meta-learning提供了一种模型不可知的的算法，适用于任何基于梯度下降的模型，可以应用于不同的学习问题：分类/回归/RL。meta-learning的目标是：“基于不同的任务进行训练，接下来只需要少数训练样本就可以完成新任务”。在“从新任务中获取的少量训练数据

猪蒙索洛夫·2020-09-11 17:26

Kubernetes云供应商架构的未来

这背后的动机是双重的：确保Kubernetes保持可扩展性和云中立（agnostic）。云供应商的现状为了获得前瞻性的工作视角，我认为重新审视云供应商的当前状态非常重要。

weixin_34232363·2020-08-24 20:43

谷歌论文Weight Agnostic Neural Networks（WANN）权重无关神经网络

论文地址：https://arxiv.org/abs/1906.04358项目及代码地址：https://weightagnostic.github.io/目录一、概览1.1贡献点1.2背景二、方法2.1本文做法2.2相关工作2.3方法网络结构搜寻结构搜索Topologysearch2.4性能与复杂度评估三、实验及结果3.1任务描述3.2比较标准3.3实验结果3.4分类任务结果四、结论及个人总结一

祥瑞Coding·2020-08-24 17:39

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