狗都能看懂的MAML原理讲解和代码实现

一、相关概念：

1、meta-leaning

meta-leaning指的是元学习，元学习是深度学习的一个分支，一个好的元模型（meta-learner）应该具备对新的、少量的数据做出快速而准确的学习。通俗的来讲，对于人来说，给几张橘猫的图片让看一下，再给你几张没见过的英短猫图片，你一定能很快识别出来都是猫。但是对于神经网络来说，并非如此。如果让一个小汽车分类网络去识别不同的大货车，那效果肯定很差。而传统的CNN网络都是输入大量的数据，然后进行分类的学习。但是这样做的问题就是，神经网络的通用性太差了，根本达不到“智能”的标准。而人类的认知系统，可以通过少量的数据就可以从中学习到规律，人类之所以可以做到这么智能，是因为人脑存在“先验知识”。

2、few-shot learning

few-shot learning译为小样本学习，是指从极少的样本中学习出一个模型。

N-way K-shot

这是小样本学习中常用的数据，用以描述一个任务：它包含N个分类，每个分类只有K张图片。

Support set and Query set

Support set指的是参考集，Query set指的是测试集。用人识别动物种类大比分，有5种不同的动物，每种动物2张图片，这样10张图片给人做参考。另外给出5张动物图片，让人去判断各自属于那一种类。那么10张作为参考的图片就称为Support set，5张测试图片就称为Query set。

二、什么是MAML?

1、要解决的问题

小样本问题
模型收敛太慢

普通的分类、检测任务中，因为分类、检测物体的类别是已知的，可以收集大量数据来训练。例如 VOC、COCO 等检测数据集，都有着上万张图片用于训练。而如果我们仅仅只有几张图片用于训练，这给模型预测带来很大障碍。

在深度学习中，解决训练数据不足常用的一个技巧是“预训练-微调”（Pretraining-finetune），即大数据集上面预训练模型，然后在小数据集上去微调权重。但是，在训练数据极其稀少的时候（仅有个位数的训练图片），这个技巧是无法奏效的。并且这样的方式有时候反而会让模型陷入局部最优。

2、MAML的关键点

本文的设想是训练 一组初始化参数 ，模型通过初始化参数，仅用少量数据就能实现快速收敛的效果。为了达到这一目的，模型需要大量的 先验知识 来不停修正初始化参数，使其能够适应不同种类的数据。

3、MAML与Pretraining的区别

Pretraining

假设有一个模型从task1的数据中训练出来了一组权重，我们记为 $作为task2的初始值，我们最终将会到达浅绿色的点，而这个点只是task2的局部最优点。产生这样的问题也很简单，就是因为模型在训练task1的数据时并不用考虑task2的数据。$

MAML则需要同时考虑两个数据集的分布，假设MAML经过训练以后得到了一组权重我们记为 $，虽然从图中来看，这个权重对于两个任务来说，都没有达到全局最优。但是很明显，经过训练以后，他们都能收敛到全局最优。$

所以，Pretraining每次强调的都是当下这个模型能不能达到最优，而MAML强调的则是 经过训练 以后能不能达到最优。

三、MAML的核心算法

刚刚说了MAML关注的是，模型使用一份“适应性很强的”权重，它经过几次梯度下降就可以很好的适用于新的任务。那么我们训练的目标就变成了“如何找到这个权重”。而MAML作为其中一种实现方式，它先对一个batch中的每个任务都训练一遍，然后回到这个原始的位置，对这些任务的loss进行一个综合的判断，再选择一个适合所有任务的方向。

其中有监督学习的分类问题算法流程如下：

先决条件：

以任务为单位的数据集

两个学习率

    def train_on_batch(self, train_data, inner_optimizer, inner_step, outer_optimizer=None):
        MAML一个batch的训练过程
        :param train_data: 训练数据，以task为一个单位
        :param inner_optimizer: support set对应的优化器
        :param inner_step: 内部更新几个step
        :param outer_optimizer: query set对应的优化器，如果对象不存在则不更新梯度
        :return: batch query loss
        batch_acc = []
        batch_loss = []
        task_weights = []
        # 用meta_weights保存一开始的权重，并将其设置为inner step模型的权重
        meta_weights = self.meta_model.get_weights()
        meta_support_image, meta_support_label, meta_query_image, meta_query_label = next(train_data)
        for support_image, support_label in zip(meta_support_image, meta_support_label):
            # 每个task都需要载入最原始的weights进行更新
            self.meta_model.set_weights(meta_weights)
            for _ in range(inner_step):
                with tf.GradientTape() as tape:
                    logits = self.meta_model(support_image, training=True)
                    loss = losses.sparse_categorical_crossentropy(support_label, logits)
                    loss = tf.reduce_mean(loss)
                    acc = tf.cast(tf.argmax(logits, axis=-1, output_type=tf.int32) == support_label, tf.float32)
                    acc = tf.reduce_mean(acc)
                grads = tape.gradient(loss, self.meta_model.trainable_variables)
                inner_optimizer.apply_gradients(zip(grads, self.meta_model.trainable_variables))
            # 每次经过inner loop更新过后的weights都需要保存一次，保证这个weights后面outer loop训练的是同一个task
            task_weights.append(self.meta_model.get_weights())
        with tf.GradientTape() as tape:
            for i, (query_image, query_label) in enumerate(zip(meta_query_image, meta_query_label)):
                # 载入每个task weights进行前向传播
                self.meta_model.set_weights(task_weights[i])
                logits = self.meta_model(query_image, training=True)
                loss = losses.sparse_categorical_crossentropy(query_label, logits)
                loss = tf.reduce_mean(loss)
                batch_loss.append(loss)
                acc = tf.cast(tf.argmax(logits, axis=-1) == query_label, tf.float32)
                acc = tf.reduce_mean(acc)
                batch_acc.append(acc)
            mean_acc = tf.reduce_mean(batch_acc)
            mean_loss = tf.reduce_mean(batch_loss)
        # 无论是否更新，都需要载入最开始的权重进行更新，防止val阶段改变了原本的权重
        self.meta_model.set_weights(meta_weights)
        if outer_optimizer:
            grads = tape.gradient(mean_loss, self.meta_model.trainable_variables)
            outer_optimizer.apply_gradients(zip(grads, self.meta_model.trainable_variables))
        return mean_loss, mean_acc
 
 推荐阅读：Pytoch版代码详解 
四、论文作者源码
 
原作者TF1实现版本
Keras实现版本
Pytorch版本
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五、MAML存在的问题
 
MAML本身存在一些问题被发表在How to train your MAML中。
                    meta-leaning指的是元学习，元学习是深度学习的一个分支，一个好的元模型（meta-learner）应该具备对新的、少量的数据做出快速而准确的学习。通俗的来讲， 对于人来说，给几张橘猫的图片让看一下，再给你几张没见过的英短猫图片，你一定能很快识别出来都是猫。但是对于神经网络来说，并非如此。如果让一个小汽车分类网络去识别不同的大货车，那效果肯定很差。而传统的CNN网络都是输入大量的数据，然后进行分类的学习。但是这样做的问题就是，神经网络的通用性太差了，根本达不到“智能”的标准。而人类的认知系统，可以通
所有这些都包含在Anaconda中。
只需运行maml.py 。 这实现了二进制分类问题。 但是，我注意到MAML的结果并不令人鼓舞。 更好的更深层次的模型将是有益的。
Finn C，Abbeel P，Levine S.快速适应深度网络的模型不可知元学习[C] //第34届机器学习国际会议论文集70. JMLR。 组织，2017年：1126-1135。
				论文题目：Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks
模型不可知元学习在深度网络快速自适应中的应用
论文是2017年发表在ICML上的，目前被引用量也超过4600+，值得大家进行学习。
Abstract
通过论文题目，我们会有一个大致的了解，Model-Agnostic(模型无关)、Fast Adaptation（快速适应）、Deep Networks（深度网络），可以看出这篇文章是适用于深度网络并且提出一种与模型.
				元学习—模型不可知元学习(MAML)
在之前的文章中，我们介绍了神经图灵机和记忆增强网络(MANN)，主要介绍了其对于内存中信息的读取与写入。有兴趣的读者可以参考我之前的博客元学习—神经图灵机。在今天的文章中，我们来介绍一种更加常见的元学习的学习方法，即模型不可知元学习。
1. MAML原理
1.1 MAML引入
MAML是一种最近被提出的，最为主流的一种元学习的方法。其是元学习上的一个重大突破。在元学习中，众所周知，其目标是学会学习。在元学习中，我们从大量的相关学习任务中获取一小部分的样本点，然后通过元学
				Meta Learning
Deep-learning：从0开始训练一个模型
Meta-learning：模仿人类的学习过程，先学习一个Prior先验知识，并且利用这些知识，在新的问题上学的更快更好。通过学习到的模型，来学习新的模型；用【任务】生成【模型】。
Life-Long Learning VS Meta-Learning
都是通过任务的学习来应用到新的任务上。
Life-Long Learning：学习一个模型，然后将这一个模型运用到不同的任务上
Meta-Learning：对新的任务，用新的模型，
				元学习算法MAML简介1.元学习(meta learning)2.模型无关元学习2.1 元学习问题建模2.2 MAML算法3.将MAML应用到回归分类任务上的算法流程参考资料
论文： Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks Chelsea
代码： https://github.com/cbfinn/maml
ICML2017的一篇论文，作者Chelsea Finn是斯坦福的老师，一步小心去作者主页看了下，MIT和
				MAML and Model Pre-training
为了进一步区分两者，MAML在意训练后KaTeX parse error: Undefined control sequence: \thea at position 6: \hat{\̲t̲h̲e̲a̲}^{n}表现得好，如图处，对task1和task2都下降很快
在图中Model Pre-training在所有task上都最好
两者就像刚毕业学生一样，Model Pre-training就是直接毕业工作拿工资，对于当前是很好，MAML...