文件名称：pytorch-meta:PyTorch中用于几次学习和元学习的扩展程序和数据加载器的集合
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更新时间：2024-05-19 19:27:05
pytorch meta-learning few-shot-learning Python
火炬 用于几次学习和元学习的扩展程序和数据加载器的。 Torchmeta包含流行的元学习基准，与和PyTorch的完全兼容。 特征 统一的界面，可处理少有的分类问题和回归问题，从而可以轻松地对多个问题进行基准测试，并具有可重复性。 辅助功能可解决一些常见问题，并使用文献中的默认参数。 PyTorch 一个扩展，称为MetaModule ，它简化了某些元学习模型（例如，基于梯度的元学习方法）的创建。 参见用于使用例如MetaModule 。 可用数据集 快速回归（玩具问题）： 正弦波（ ） 谐波函数（ ） 正弦曲线和线（ ） 少拍分类（图像分类）： Omniglot（ ，2015，2019 ） Mini-ImageNet（ Vinyals等，2016 ， Ravi等，2017 ） Tiered-ImageNet（ Ren等，2018 ） CIFAR-FS（ Be