[Few-shot learning] MAML: Model-

作者: 一位学有余力的同学 | 来源:发表于2023-03-27 10:22 被阅读0次

论文：[Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks](# Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks)

台大李宏毅老师的视频课程：Meata learning: MAML

1. Meta Learning

Few-shot leanring的方法可以分为三类：

metric-based: Siamese Networks, Matching Networks, Prototypical Networks
Model-based: Meta Networks, Memory-Augmented Neural Networks
Optimized-based: MAML

Model-based方法针对few-shot learning问题特别设计了模型，而MAML允许使用任何模型，所以叫做model-agnostic。

Meta learning可以称为是一种"learn to learn"的学习方法。以往的机器学习任务都是教给模型学习一个任务，但在meta learning中，一次让模型处理好几种任务，让模型学习“学习这件事”，未来有新的任务后模型能够很快进行处理。

Machine learning: machine learning的目的是从训练数据中到一个函数 $f$ ，即 $f(x)\longrightarrow y$ 。
Meta learning: meta learning的目的是从一系列任务中找到一个函数 $F$ ，该函数 $F$ 具有找到新任务函数 $f$ 的能力，这一个函数f其实是目标任务模型的参数，即 $F(x)\longrightarrow f$ 。

Meta learning的方法可以概括为：

定义一组学习算法 $F$
定义一个loss function, 用来评价哪一个学习算法比较好（这里的loss就不再是评价预测和标签是否一致，而是预测 $f$ 与期望 $f^{*}$ 是否一致）
使用梯度下降找到最好的学习算法

2.How MAML works

2.1 Define algorithm $F$

一般在有监督学习中，我们假设模型参数为 $\phi \in \Phi$ ，目标函数为：
$\underset{\phi}{\text{min}} \, \mathcal{L}_\tau (\phi)$
梯度更新的表达式为：
$\phi \leftarrow \phi - \alpha \nabla_\phi \mathcal{L}_\tau (\phi) ,$
但是使用这样的参数更新方法来处理few-shot问题会导致over-fitting，因为训练样本数量太少而模型参数太多。那么我们是否可以做一个假设，用其他相似的任务对模型进行预训练，然后再将预训练模型应用于目标任务。也就是我们想要从大量的任务中训练一个具有较好泛化性的模型，该模型的参数可以快速适应到其它任务，这就是meta learning。

image.png

对于模型而言，不同的初始化参数会得到不同的训练结果，因此不同的初始化参数会被认为是不同模型，我们的目标是找到最好的(optimal)初始化模型参数，这样使用较少的数据就可以微调模型而不会过拟合。

image.png

2.2 Define loss function

在传统的机器学习算法中，我们需要一个loss function来评价预测结果好坏。同样在meta learning中，我们也需要一个loss function来评价初始化参数的好坏。但是模型参数那么多，如何评价呢？我们可以用相同task的测试集的数据，如果测试集的数据得到的loss小，就表明该初始化参数比较好，反之亦然。

我们用task 1来训练学习算法(learning algorithm) $F$ ，会得到一个函数 $f_1$ 。为了评价 $f_1$ 好不好，我们可以将task 1的测试数据输入到模型中，得到测试结果的loss值 $l_1$ 。模型在一个任务上表现好还不够，我们希望模型在很多个任务上都有很好的表现，因此，我们还要测试 $F$ 在task2，task3，task4……的表现。相应的，我们得到了不同任务的 $l_2$ ， $l_3$ ， $l_4$ ……

所有的任务测试完成之后，我们将所有的loss加起来来评估 $F$ 的好坏：
$L(F)=\sum_{n=1}^{N}l_n$
其中， $N$ 代表task的数量， $l_n$ 是第 $n$ 个任务的test loss。

image.png

由此可以看到meta learning和传统的machine learning有着很大区别。Machine learning有training data和test data，loss是用training data计算得到的。而meta learning有training tasks和test tasks，training tasks和test tasks又包含training data和test data。

Machine Learning:

training data
test data

Meta Learning:

training tasks
- training data
- test data
test tasks
- training data
- test data

不过在few-shot learning中，我们通常把training data叫做support set，test data叫做query set。为了与传统的machine learning算法中的training data和test data进行区分，我后面都有叫做support set和query set。

在meta learning中我们不仅要寻找对所有任务都最优的初始化参数，当遇到新任务的时候也要可以微调模型适应新的任务（we will not simply use the data from other tasks to find parameters that are optimal for all tasks, but keep the option to fine-tune our model）。因此优化目标就可以写作：
$\underset{\theta}{\text{min}} \, \mathbb{E}_\tau [ \mathcal{L}_\tau (F_\tau(\theta)) ] ,$
其中， $F_\tau: \Phi \rightarrow \Phi$ 是一个将 $\theta$ 映射到新的参数向量 $F_\tau(\theta)$ 的一个优化算法，并且 $F_\tau$ 可以更具梯度下降算法更新。 $\theta$ 是由一些列任务学习得到的，它可以被认为是优化器 $F_\tau$ 的初始化参数，因此是目标任务的元参数(meta-parameter)，优化元参数的过程叫做元学习(meta learning)。如果我们能找到一个最优的元参数 $\theta$ ，我们就可以使用很少的数据fine-tune任何任务而不会过拟合。

更简单一点的表示可以记作(来自李宏毅老师)：

定义评价 $F$ 的损失函数：
$L(F)=\sum_{n=1}^{N}l_n$
找到最优的 $F^*$ :
$F^*=\mathrm{arg} \min_F L(F)$

将找到的 $F^*$ 应用到测试任务中，将测试任务的suppor set输入到 $F^*$ ，模型会找到一个 $f^*$ ，将query set输入到 $f^*$ 中进行测试，可以得到query set的loss，这个loss就是meta learning训练完成后模型的好坏。

2. Model-Agnostic Meta-Learning

Few-shot learning的目标函数:
$\underset{\theta}{\text{min}} \, \mathbb{E}_\tau [ \mathcal{L}_\tau (F^{n}_\tau(\theta)) ] , n>0$
我们令 $\tau$ 为训练任务， $\tau$ 服从分布 $\tau_i \sim p(\tau)$ 。任务 $\tau$ 是从数据集中随即选取的任务，因此它是一个随即变量。

MAML算法的流程如下：

首先初始化参数 $\theta$
随机选择一部分任务 $\tau_i \sim p(\tau)$
对每一个任务使用梯度更新方法 $\theta _{i}^{'}=\theta -\alpha \nabla _{\theta }\mathcal{L} _{\tau _i}f(\theta )$ ，计算得到该任务下的最优的 $\theta _{i}^{'}$ 作为初始化参数
现在我们已经得到了每个任务的初始化参数 $\theta _{i}^{'}$ ，我们要评价学习到的初始化参数 $\theta _{i}^{'}$ 的好坏，需要借助test data。为了评估training data或者说是(support set)训练得到的初始化参数 $\theta ^{'}$ 的好坏，将每个任务的test data（或者说是query set）输入到训练后的模型 $f_{\theta^{'}}$ 中，计算损失函数 $\mathcal{L} _{\tau _i}(f_{\theta ^{'}_{i}})$ 。因此，优化目标就变成了: $\min_{\theta }\sum_{\tau _i\sim p(\tau)}\mathcal{L} _{\tau _i}(f_{\theta ^{'}_{i}})$ 根据步骤3中的公式我们可以得到可以看到: $\min_{\theta }\sum_{\tau _i\sim p(\tau)}\mathcal{L} _{\tau _i}(f_{\theta ^{'}_{i}})=\sum_{\tau _i\sim p(\tau)}\mathcal{L}_{\tau _i}(f_{\theta -\alpha \nabla _{\theta }\mathcal{L} _{\tau _i}f(\theta )})$ 这是一个关于 $\theta$ 求两次梯度的目标函数。则meta-gradient update就可以写成： $\theta \gets \theta -\beta \nabla _{\theta }\sum_{\tau _i\sim p(\tau )}\mathcal{L} _{\tau _i}(f_{\theta _{i}^{'}})$

算法的为代码如下图所示。

image.png

值得注意的是：meta-gradient update更新的是初始值。初始值 $\theta$ 会影响训练出来的 $\theta ^{'}$ ，求导记作：
$\frac{\partial \mathcal{L} (f_{\theta ^{'}})}{\partial \theta _i} =\sum_{j}^{} \frac{\partial \mathcal{L} (f_{\theta ^{'}})}{\partial \theta ^{'}_{j}} \frac{\partial \theta ^{'}_{j}}{\partial \theta _{i}}$

Meta-gradient带来的一个问题是增加了一次额外的求导，作者在论文中提到使用了一阶近似来表示黑塞矩阵，结果和求两次导数差不多。

3. MAML的物理意义

maml.png

假设初始化参数为 $\theta ^{0}$ ，的一个task的training set更新后变成 $\hat{\theta} ^{m}$ ，用test set计算第二次梯度会得到另外一个向量，用这个向量的方向来更新 $\theta ^{0}$ 得到 $\theta {1}$ 。

而模型预训练与它不同，它一次只更新一个梯度，所以计算出来哪个方向就其哪个方向。

[Few-shot learning] MAML: Model-

1. Meta Learning

2.How MAML works

2.1 Define algorithm $F$

2.2 Define loss function

2. Model-Agnostic Meta-Learning

3. MAML的物理意义

相关文章

网友评论

延伸阅读

深度阅读

栏目导航

热点阅读