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J-GLOBAL ID：202102222264417403   整理番号：21A0892464

修正モデル-アグノスティックMeta学習【JST・京大機械翻訳】

Modified Model-Agnostic Meta-Learning

著者 (1件)： Pawar Aashay (IEEE,Hyderabad,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICMLANT  ページ： 1-4  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Meta学習は,「学習する学習」のアイデアであり,様々なタスクを行うためのモデルを訓練するために学習アルゴリズムを適用する機械学習分野である。本論文では,修正モデル-診断アルゴリズムを適用することにより,メタ学習の現在のバージョンを拡張し,このモデルが,少数のサンプルショットで訓練される時にタスクを遂行できるようにした。さらに,提案したアルゴリズムは,過剰適合のような問題を容易にする。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *学習 ,  粒状材 ,  機械学習 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： メタ学習 ,  診断アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： モデル ,  学習