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AI編輯：我是小將

本文作者：謝楊易

 優(yōu)化目標(biāo)和loss     一般的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)是，通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)得到一個(gè)模型，然后在測(cè)試數(shù)據(jù)上進(jìn)行驗(yàn)證。一般來說我們僅關(guān)注模型在該任務(wù)上的表現(xiàn)。而meta learning則探討解決另一個(gè)問題，就是我們能否通過學(xué)習(xí)不同的任務(wù)，從而讓機(jī)器學(xué)會(huì)如何去學(xué)習(xí)呢？也就是learn to learn。我們關(guān)注的不再是模型在某個(gè)任務(wù)上的表現(xiàn)，而是模型在多個(gè)任務(wù)上學(xué)習(xí)的能力。

試想一下機(jī)器學(xué)習(xí)了100個(gè)任務(wù)，他在第101個(gè)任務(wù)上一般就可以學(xué)的更好。比如機(jī)器學(xué)習(xí)了圖像分類、語(yǔ)音識(shí)別、推薦排序等任務(wù)后，在文本分類上，它就可以因?yàn)橹皩W(xué)到的東西，而學(xué)的更好。meta learning就是解決這個(gè)問題，如何讓機(jī)器去學(xué)習(xí)。

一般的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)，我們是需要學(xué)習(xí)一個(gè)模型f，由輸入x得到輸出y。而meta learning，則是要學(xué)習(xí)一個(gè)F，用它來學(xué)習(xí)各種任務(wù)的f。如下圖

m5 優(yōu)化目標(biāo)和loss5 優(yōu)化目標(biāo)和losseta learning的優(yōu)勢(shì)主要有

• 讓學(xué)習(xí)更加有效率。我們通過多個(gè)task的學(xué)習(xí)，使得模型學(xué)習(xí)其他task時(shí)更加容易。

• 樣本數(shù)量比較少的任務(wù)上，更加需要有效率的學(xué)習(xí)，從而提升準(zhǔn)確率和收斂速度。meta learning是few shot learning的一個(gè)比較好的解決方案

• 
  

通過meta learning，我們可以學(xué)到

• 模型參數(shù) model parameters。包括模型的初始化參數(shù)，embedding，特征表達(dá)等

• 模型架構(gòu)。可以通過network architecture search（NAS）得到模型的架構(gòu)，比如幾層網(wǎng)絡(luò)，每層內(nèi)部如何設(shè)計(jì)等

• 模型超參數(shù)。比如learning rate，drop out rate，optimizer等。這個(gè)是AutoML的范疇

• 算法本身，因?yàn)椴灰欢ㄊ且粋€(gè)網(wǎng)絡(luò)模型。

meta learning需要訓(xùn)練多個(gè)task，故一般每個(gè)task樣本不會(huì)很多，其數(shù)據(jù)集本身也是few shot。常用的數(shù)據(jù)集datasets如下。

Omniglot

它由很多種不同語(yǔ)言構(gòu)成，包括1623種字符，每個(gè)字符20個(gè)樣本。所以也算是few shot learning了。

miniImageNet

ImageNet的few shot版本

CUB

Caltech-UCSD Birds。各種鳥類的圖片，也是few shot。

我們先通過task1學(xué)習(xí)到模型f1，并得到損失函數(shù)l1。然后再task2上學(xué)習(xí)模型f2，并得到l2。以此類推，得到所有task上的損失函數(shù)之和，即為meta learning的損失函數(shù)。如下

我們的目標(biāo)就是降低這個(gè)損失函數(shù) L(F)。

ICML 2017

Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks。

MAML focus在學(xué)習(xí)模型初始化參數(shù)上，這和pretrain models的目標(biāo)是相同的。pretrain models通過有監(jiān)督或自監(jiān)督方式，先在數(shù)據(jù)集充足的任務(wù)A上訓(xùn)練模型，然后利用該模型的參數(shù)來初始化數(shù)據(jù)量比較少的任務(wù)B。通過遷移學(xué)習(xí)的方式，讓數(shù)據(jù)量比較少的任務(wù)，也能夠train起來。meta learning和pretrain models雖然都可以幫助模型參數(shù)初始化，但二者差別還是很大的

• pretrain model的任務(wù)A，一般來說數(shù)據(jù)量比較充足，否則自己都沒法train起來，也就無法得到一個(gè)不錯(cuò)的初始化參數(shù)

• pretrain model的初始化參數(shù)，重在當(dāng)前任務(wù)A上表現(xiàn)好，可能在任務(wù)B上不一定好。meta learning則利用初始化參數(shù)，在各任務(wù)上繼續(xù)訓(xùn)練后，效果都不錯(cuò)。它重在模型的潛力

MAML loss function如下

所有task的testing set上的loss之和，即為MAML的Loss，我們需要最小化這個(gè)loss。通過gradient descent的方法就可以實(shí)現(xiàn)。

MAML的創(chuàng)新點(diǎn)在于，訓(xùn)練模型時(shí)，在單個(gè)任務(wù)task中，模型參數(shù)只更新一次。李宏毅老師認(rèn)為主要原因是

• MAML希望模型具有單個(gè)task上，參數(shù)只更新一次，就可以得到不錯(cuò)初始化參數(shù)的能力

• meta learning的數(shù)據(jù)集一般都是few shot的，否則很多task，訓(xùn)練耗時(shí)會(huì)很高。而few shot場(chǎng)景下，一般模型參數(shù)也更新不了幾次

• 雖然在訓(xùn)練模型時(shí)只更新一次初始化參數(shù)，但在task test時(shí)，是可以更新多次參數(shù)，讓模型充分訓(xùn)練的

• meta learning一般會(huì)包括很多個(gè)task，單個(gè)task上只更新一次，可以保證學(xué)習(xí)效率。

MAML更新參數(shù)的過程如下所示

• 初始化meta learning參數(shù)φ0

• 由φ0梯度下降一次，更新得到θm

• 在task m上更新一次參數(shù)

• 通過第二次θ的方向，確定φ的更新方向，得到φ1。

而對(duì)于model pretrain，其φ和θ的更新始終保持一致。

openAI，2018，On First-Order Meta-Learning Algorithms

Reptile和MAML一樣，也是focus在模型參數(shù)初始化上。故loss function也基本相同。不同之處是，它結(jié)合了pretrain model和MAML的特點(diǎn)，在模型參數(shù)更新上有所不同。Reptile也是先初始化參數(shù)φ0，然后采樣出任務(wù)m，更新多次（而不是MAML的單次），得到一個(gè)不錯(cuò)的參數(shù)θm。利用θm的方向來更新φ0到φ1。同樣的方法更新到φ2

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