典型文献
基于贝叶斯权函数的模型无关元学习算法
文献摘要：
模型无关的元学习(MAML)是一种多任务的元学习算法,能使用不同的模型,并快速地在不同任务之间进行适应,但MAML在训练速度与准确率上还亟待提高.从高斯随机过程的角度出发对MAML的原理进行分析,提出一种基于贝叶斯权函数的模型无关元学习(BW-MAML)算法,该权函数利用贝叶斯分析设计并用于损失的加权.训练过程中,BW-MAML将每次抽样的任务视为遵循高斯分布,根据贝叶斯分析计算不同任务在分布中的概率,并根据任务在分布中的概率判断该任务重要程度,再以此赋以不同的权重,从而提高每次梯度下降中信息的利用率.在Omniglot与Mini-ImageNet数据集上的小样本图像学习实验结果表明,通过增加贝叶斯权函数,BW-MAML的训练效果在6任务训练2500步后,在Mini-ImageNet上的准确率比MAML的准确率最高提高了1.9个百分点,并且最终准确率比MAML平均提升了0.907个百分点;在Omniglot上的准确率也平均提升了0.199个百分点.
文献关键词：
贝叶斯分析;高斯随机过程;机器学习;元学习;小样本学习
中图分类号：
作者姓名：
许仁杰;刘宝弟;张凯;刘伟锋
作者机构：
中国石油大学(华东)海洋与空间信息学院,青岛266580
文献出处：
引用格式：
[1]许仁杰;刘宝弟;张凯;刘伟锋-.基于贝叶斯权函数的模型无关元学习算法)[J].计算机应用,2022(03):708-712
A类：
B类：
权函数,关元,元学习,MAML,多任务,训练速度,高斯随机过程,BW,贝叶斯分析,分析设计,训练过程,高斯分布,重要程度,再以,次梯度,梯度下降,中信,Omniglot,Mini,ImageNet,小样本图像,图像学习,训练效果,百分点,小样本学习
AB值：
0.297983
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
