Algoritma meta-pembelajaran tanpa model—Algoritma meta-pembelajaran MAML

Pembelajaran meta merujuk kepada proses meneroka cara belajar dengan mengekstrak ciri biasa daripada berbilang tugasan untuk menyesuaikan diri dengan cepat kepada tugasan baharu. Model-agnostik meta-pembelajaran (MAML) yang berkaitan ialah algoritma yang boleh melaksanakan meta-pembelajaran berbilang tugas tanpa pengetahuan terdahulu. MAML mempelajari parameter permulaan model dengan mengoptimumkan secara berulang pada berbilang tugasan yang berkaitan, membolehkan model menyesuaikan diri dengan cepat kepada tugasan baharu. Idea teras MAML adalah untuk melaraskan parameter model melalui penurunan kecerunan untuk meminimumkan kerugian pada tugas baharu. Kaedah ini membolehkan model belajar dengan cepat dengan bilangan sampel yang kecil dan mempunyai keupayaan generalisasi yang baik. MAML telah digunakan secara meluas dalam pelbagai tugas pembelajaran mesin, seperti klasifikasi imej, pengecaman pertuturan dan kawalan robot, dan telah mencapai hasil yang mengagumkan. Melalui algoritma meta-pembelajaran seperti MAML, idea asas

MAML kami adalah untuk melaksanakan meta-pembelajaran pada set tugas yang besar untuk mendapatkan parameter permulaan model, supaya model dapat menumpu pada yang baru dengan cepat. tugasan. Khususnya, model dalam MAML ialah rangkaian saraf yang boleh dikemas kini melalui algoritma penurunan kecerunan. Proses kemas kini boleh dibahagikan kepada dua langkah: pertama, penurunan kecerunan dilakukan pada set tugas besar untuk mendapatkan parameter kemas kini setiap tugas kemudian, parameter permulaan model diperoleh dengan purata wajaran parameter kemas kini ini; Dengan cara ini, model boleh cepat menyesuaikan diri dengan ciri-ciri tugas baharu melalui sebilangan kecil langkah penurunan kecerunan pada tugas baharu, dengan itu mencapai penumpuan pantas.

Pertama, kami menggunakan algoritma penurunan kecerunan pada set latihan setiap tugasan untuk mengemas kini parameter model untuk mendapatkan parameter optimum untuk tugasan itu. Perlu diingatkan bahawa kami hanya melakukan penurunan kecerunan untuk beberapa langkah dan tidak menjalankan latihan yang lengkap. Ini kerana matlamatnya adalah untuk menyesuaikan model kepada tugasan baharu secepat mungkin, jadi hanya sedikit latihan diperlukan.

Untuk tugasan baharu, kita boleh menggunakan parameter yang diperoleh dalam langkah pertama sebagai parameter awal, melakukan penurunan kecerunan pada set latihannya dan mendapatkan parameter optimum. Dengan cara ini, kita boleh menyesuaikan diri dengan ciri tugas baharu dengan lebih pantas dan meningkatkan prestasi model.

Melalui kaedah ini, kita boleh mendapatkan parameter awal biasa, yang membolehkan model menyesuaikan diri dengan cepat kepada tugasan baharu. Selain itu, MAML juga boleh dioptimumkan melalui kemas kini kecerunan untuk meningkatkan lagi prestasi model.

Berikut ialah contoh aplikasi, menggunakan MAML untuk meta-pembelajaran untuk tugas pengelasan imej. Dalam tugasan ini, kita perlu melatih model yang boleh belajar dan mengklasifikasikan dengan cepat daripada sebilangan kecil sampel, dan juga boleh menyesuaikan diri dengan tugas baharu dengan cepat.

Dalam contoh ini, kita boleh menggunakan set data mini-ImageNet untuk latihan dan ujian. Set data mengandungi 600 kategori imej, setiap kategori mempunyai 100 imej latihan, 20 imej pengesahan dan 20 imej ujian. Dalam contoh ini, kita boleh menganggap 100 imej latihan bagi setiap kategori sebagai satu tugasan.

Berikut ialah contoh kod algoritma MAML yang dilaksanakan menggunakan PyTorch:

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader

class MAML(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, num_layers):
        super(MAML, self).__init__()
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.output_size = output_size
        self.num_layers = num_layers
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x, h):
        out, h = self.lstm(x, h)
        out = self.fc(out[:,-1,:])
        return out, h

def train(model, optimizer, train_data, num_updates=5):
    for i, task in enumerate(train_data):
        x, y = task
        x = x.unsqueeze(0)
        y = y.unsqueeze(0)
        h = None
        for j in range(num_updates):
            optimizer.zero_grad()
            outputs, h = model(x, h)
            loss = nn.CrossEntropyLoss()(outputs, y)
            loss.backward()
            optimizer.step()
        if i % 10 == 0:
            print("Training task {}: loss = {}".format(i, loss.item()))

def test(model, test_data):
    num_correct = 0
    num_total = 0
    for task in test_data:
        x, y = task
        x = x.unsqueeze(0)
        y = y.unsqueeze(0)
        h = None
        outputs, h = model(x, h)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        num_correct += (predicted == y).sum().item()
        num_total += y.size(1)
    acc = num_correct / num_total
    print("Test accuracy: {}".format(acc))

# Load the mini-ImageNet dataset
train_data = DataLoader(...)
test_data = DataLoader(...)

input_size = ...
hidden_size = ...
output_size = ...
num_layers = ...

# Initialize the MAML model
model = MAML(input_size, hidden_size, output_size, num_layers)

# Define the optimizer
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# Train the MAML model
for epoch in range(10):
    train(model, optimizer, train_data)
    test(model, test_data)

Dalam kod ini, kami mula-mula mentakrifkan model MAML, yang terdiri daripada lapisan LSTM dan lapisan bersambung sepenuhnya. Semasa proses latihan, kami mula-mula menganggap set data bagi setiap tugasan sebagai sampel, dan kemudian mengemas kini parameter model melalui berbilang keturunan kecerunan. Semasa proses ujian, kami terus menyuap set data ujian ke dalam model untuk ramalan dan mengira ketepatan.

Contoh ini menunjukkan aplikasi algoritma MAML dalam tugasan pengelasan imej Dengan melakukan sedikit latihan pada set latihan, parameter pemulaan biasa diperoleh, supaya model boleh menyesuaikan diri dengan tugas baharu. Pada masa yang sama, algoritma juga boleh dioptimumkan melalui kemas kini kecerunan untuk meningkatkan prestasi model.

Atas ialah kandungan terperinci Algoritma meta-pembelajaran tanpa model—Algoritma meta-pembelajaran MAML. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!