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    Meta-learning核心思想及近年顶会3个优化方向

    Meta-learning可以理解为一种求解问题的工具,下面举一个例子,通俗的说明meta-learning的作用。在正常的machine learning中,需要将数据集分成trainset和testset,模型在trainset上进行训练,在testset上评测效果。但是,在trainset上的训练过程可能导致过拟合,进而引起在testset上效果较差。如何才能设计一种面向testset上效果的训练方法呢?Meta-learning就能达到这个目的。Meta-learning直接评测在trainset训练几轮后的模型在testset上的效果,再使用这个效果作为信号计算并回传梯度,指导模型更新。Meta-learning的learn to learn,相比传统的机器学习,进行了一个两层的优化,第一层在trainset上训练,第二层在testset上评测效果。

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    Python编程思想(14):嵌套循环

    如果把一个循环放在另一个循环体内,那么就可以形成嵌套循环。嵌套循环可以是两层,也可以是多层,但并不建议嵌套循环超过3层。嵌套循环既可以是 for-in循环嵌套while循环,也可以是 while循环嵌套 for-in循环,所在都是for-in循环,或都是while循环。也就是说,各种类型的循环都可以作为外层循环,各种类型的循环也都可以作为内层循环。当程序遇到嵌套循环时,如果外层循环的循环条件是True,则开始执行外层循环的循环体,而外层循环每执行一次循环,内层循环就执行一遍循环。当内层循环执行结束后,外层循环则继续执行下一次循环,当最外层循环结束后,整个嵌套循环也就结束了。

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