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【2017】Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks #42

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要約

Meta学習に関するMAMLの論文。 ゴールとしては、少ないデータを使って学習し、そのモデルを速く他のタスクに対して適用できるよう学習することである。 勾配を使用する学習である、分類、回帰、強化学習などと組み合わせることができる。

image 論文より引用

論文リンク

https://arxiv.org/pdf/1703.03400.pdf

実装

https://github.com/cbfinn/maml