TPAMI 2024 | 小样本学习救星！自适应超参数学习！

AI前沿速递 · 公众号 · · 2024-07-30 12:57

主要观点总结

本文提出了一种用于梯度基元学习框架中快速适应的任务自适应超参数生成方法，旨在促进更好的泛化。该方法被称为ALFA，它使内环学习率和权重衰减超参数能够根据给定任务适应当前基础学习器的学习状态。

ALFA在元学习中扮演重要角色，它可以提高少样本分类的性能，并且在不同问题领域中都有显著的表现。

ALFA通过生成任务特定的超参数来控制内循环优化，这些超参数包括学习率和权重衰减系数，它们根据当前任务和学习状态进行动态调整。

ALFA与各种元学习算法结合使用，包括MAML及其变体，以及随机初始化。它在多个数据集上进行了实验验证，包括少样本分类、跨域少样本分类、回归、视觉跟踪和视频帧插值等，结果均表明其有效性和适用性。

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