【ICLR2019】重要的，是那些训练中被多次遗忘的样本
【ICLR2019】重要的，是那些训练中被多次遗忘的样本 - CSDN博客
【ICLR2019】重要的，是那些训练中被多次遗忘的样本 转载 · 今天跟大家分享一篇很有意思的文章，是一篇探讨深度学习 · 举个例子，它就像小孩在学习 · 那么， ...
文章浏览阅读389次。文| kid丶源| 知乎编| 兔子酱今天跟大家分享一篇很有意思的文章，是一篇探讨深度学习模型记忆&遗忘机制的文章，是一篇角度很新颖的 ...
我们会初始化一开始每个样本的预测都是不对的，但是在经过训练后（比如一个batch之后）进行上述的检查。 2. Classification margin. 分类边际，被定义为：正确 ...
从ICLR 2019 一览小样本学习最新进展！ - 360Doc
这一点是很重要的，因为元学习算法往往并没有考虑在有更多的数据示例（但数据规模仍然太小，以致于无法从头开始训练模型）的情况下元优化的工作情况。本文还 ...
... 训练时对同一样本也会计数。遗忘事件的数量在多次实验中都很稳定，并且后面实验中的遗忘事件趋向于第一次学习到的那些。最后，遗忘事件被发现是可以在 ...
... 中7.62% 的数据属于不可遗忘样本。这符合直观理解，因为随着图像数据集的多样性和复杂性上升，神经网络理应遗忘更多的样本。 ... 训练之前，就能确定哪些样本是 ...
增量学习(Incremental Learning)小综述 - 学者网
造成灾难性遗忘的一个主要原因是「传统模型假设数据分布是固定或平稳的，训练样本是独立同分布的」，所以模型可以一遍又一遍地看到所有任务相同的数据，但当数据变为连续的 ...
准确、快速、内存经济，新框架MEST实现边缘设备友好的稀疏训练
... 被遗忘了35 次 ... 训练周期中被遗忘样本的差异。我们可能会直观的认为，模型结构的频繁变异会导致明显的遗忘现象发生。但是，令我们惊讶的是，被遗忘的样本 ...
AI 科技评论按：通常而言，深度学习是典型的数据驱动型技术，面对数据有限的情况，传统的深度学习技术的性能往往不尽如人意。在本届ICLR 上，许多研究者们 ...
JeffffffFu/Awesome-Differential-Privacy-and-Meachine-Learning
... 训练（每次训练采样率加大）. Differentially Private Learning Needs Better ... 文章的idea是在训练GNN的过程中，通过扰动（加边或删边）的方式让各组的密度差异 ...
RNN失宠、强化学习风头正劲，ICLR 2019的八点参会总结 - 雷峰网
这次ICLR 2019 着重强调了包容性在AI 中的重要作用：前两个主要演讲——Sasha Rush 的开场致辞和Cynthia Dwork 的受邀演讲——都是有关公平和平等的。其中 ...
从变分编码、信息瓶颈到正态分布：论遗忘的重要性 - 科学空间
... 训练集之间的过渡样本也考虑进去了，从而相当于覆盖了更多的样本了。 注：我们通常考虑的是空间域均匀线性插值，即β=1−α的形式，但从αz1+βz2∼N ...
RNN失宠、强化学习风头正劲，ICLR 2019的八点参会总结 - 机器之心
ICLR 2019 组织者强调包容性在AI中的重要性，前两个主要演讲——Sasha Rush的开场致辞和Cynthia Dwork的受邀演讲——都是有关公平和平等的。以下是一些令人担忧 ...
如何选择深度强化学习算法？MuZero/SAC/PPO/TD3/DDPG/DQN/等 ...
PPG（Proximal Policy Gradient），A3C、PPO 都是同策略On-policy，它要求：在环境中探索并产生训练数据的策略与被更新的策略网络一定得是同一个策略。她们需要 ...
漏翻的问题则是由于训练语料中有大量一对多的改. 写对，导致NMT 无法学习到 ... 标签样本中很多是多个模型预测一致且置信度都比较高的样本，这部分样本. 比较容易 ...
那么，当前数据集在用于训练将在现实世界中部署的算法的价值是什么呢？ ... 因此，君主斑蝶之所以被归类为君主斑蝶，不是因为它翅膀上的图案，而是因为背景中一些 ...
代轮次中不同查询策略的重要性会有所不同，且单个查询策略不能满足所有数据集 ... 试时的实体在训练过程中都是见过的，但这个设定过于理想化，在实际应用中，随着 ...
为了减少灾难性遗忘的现象，作者额外存储了每个类别的一个样本并在增量训练的期间进行回放。 SA-KD. SA-KD 是一种语义感知知识蒸馏的方法，其 ...
入门人工智能，可以先从2018年的10项AI研究论文开始|163_手机 ...
更重要的是，只要100个标记示例，ULMFiT 就能达到在10K 个标注样本上训练的模型的效果。 ... 训练中未出现的词条。 什么是关键成就？ 将ELMo添加 ... 本文介绍的ELMo方法被认为 ...
因此，用户贡献删除算法是在已经具有训练. 基础的模型上进行再训练，可以减少重新训练算法. 中重复的训练工作. 在早期的研究中，用户贡献删除方法通过直接.