전체 글 (2) 썸네일형 리스트형 [1] MAML기반 meta_mnist.py으로 Few-shot classification 이해하기 https://github.com/learnables/learn2learn/blob/0b9d3a3d540646307ca5debf8ad9c79ffe975e1c/examples/vision/meta_mnist.py GitHub - learnables/learn2learn: A PyTorch Library for Meta-learning Research A PyTorch Library for Meta-learning Research. Contribute to learnables/learn2learn development by creating an account on GitHub. github.com 오늘 리뷰할 코드는 너무나 친숙한 Mnist 데이터를 MAML 방식으로 학습하여 few-shot classifi.. learn2learn 라이브러리 소개 내가 메타러닝을 연구주제로 정하고 공부를 시작한 뒤로 가장 큰 벽이 코드였다. 여러 메타러닝 종류 중 나는 Optimization-based Meta Learning을 공부한다. 이 분야는 "Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks (Finn et al., 2017)" a.k.a MAML 이 바이블이다. 아직도 MAML의 변형이 논문으로 나오고 Optimization-based Meta Learning의 기본처럼 다뤄지고 있다. 워낙 유명한 논문이다보니 자세히 소개하는 블로그 글도 많고해서 나도 이걸 내가 이해한 방식으로 올릴지 고민 중이다. (근데 메타러닝을 소개하는 블로그를 하면서 이걸 안쓰면 메뉴에 짜장면 없는 중국집처럼 .. 이전 1 다음
