발표 자료

Introduction to MAML (Model-Agnostic Meta-Learning) with Discussions

Nov. 2018 machine-learning

KAIST ML Lab Internal Seminar KAIST, Daejeon 81장

이 자료는 외부 논문 Finn et al., "Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks" (ICML 2017) 를 제가 정리해 발표한 리뷰입니다. 원 논문 보기

5,400회 이상 조회된 자료로, Finn et al. (2017)의 Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks 논문을 심층적으로 리뷰한 슬라이드입니다.

MAML의 핵심 아이디어인 “몇 번의 gradient step만으로 새로운 태스크에 빠르게 적응하는 초기 파라미터 탐색”을 수식과 함께 설명하고, Reptile 등 변형 알고리즘과 한계점도 함께 다룹니다.