MetaDiff
MetaDiff:用扩散模型重塑元学习,攻克小样本学习瓶颈!
一眼概览MetaDiff 提出了一种基于条件扩散模型的创新元学习方法,通过将梯度下降优化建模为去噪过程,有效提升了小样本学习(FSL)的性能,显著减少了内循环优化中的内存负担和梯度消失风险。 核心问题小样本学习的主要挑战在于:如何在训练数据有限的情况下快速适应新任务,而不引入过拟合或内存瓶颈。 传统基于梯度的元学习方法需要计算内循环路径上的二阶导数,导致内存消耗高和梯度消失问题,从而影响性能。
1/27/2025 12:57:43 AM
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