Meta Learning

메타 러닝

• 데이터의 패턴을 정해진 프로세스로 학습하는 것이 아니라 데이터의 특성에 맞춰 모델 네트워크 구조를 변화시키면서 학습
• 하이퍼 파라미터 최적화(fine-tuning), 자동 신경망 네트워크 설계

few shot learning 

• 적은 데이터를 효율적으로 학습하는 task

• 메타러닝 -> few shot learning 해결하기 위한 기반 알고리즘

• 서포트 셋 : 학습에 사용하는 데이터
• 쿼리 셋 : 테스트에 사용하는 데이터
• n-way,k-shot : n개의 카테고리, k개의 카테고리 당 이미지

MAML 알고리즘 (Model Agnostic Meta Learning)

• 각 task에서 계산했던 그래디언트를 합산하여 모델을 업데이트