改进元学习方法的研究以及集成学习与深度学习的应用

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小样本学习是元学习的研究在监督学习方向的分支。元学习是模型学习如何学习的能力,小样本学习使用元学习方法自动学习如何在只能获得很少量数据的情况下正确的学习。本文的工作在模型设计和数据处理两个方面展开。模型的设计考虑到使用将模型参数限制在低纬度的空间内的方式来控制模型的学习过程,而该空间的建立又与遇到的当前任务相联系。我们将这个方法命名为解码器选择网络(DNC,Decoder Choice Network)的元学习模型,DCN能够很好的建立模型与任务之间的相关性,并且有着较低的时间和空间复杂度。在数据处理方面,本文中提出了一种新型的数据增强方法。任务增强不同于往常的数据增强方法,它的主要目标不在于增加数据样本的数量,而在于增加训练任务的数量。在这篇文章中的任务增强是通过将图片旋转得到的新样本设定为新的数据分类从而实现的。为了让验证新设计方法的有效性更好的体现,实验在原本性能就较好的方法的基础上进行。另外,我们还在实验中引入了集成学习和深度学习相结合的方法。解码器选择网络的实验结果表明,提出的模型确实能在使得模型的预测精确度提高或是不变的基础上使用更少的参数。通过图片选择进行任务增强的实验表明,提出的数据增强方法能很好降低过拟合提高预测的精确度,方法即简单代价又小。最后本文又对集成深度学习的应用进行了研究,将结合了梯度提升和一维的卷积神经网络相结合用于股票预测任务,发挥两者的优势。实验结果证明两者结合的方法能够同时学习不同股票市场的数据以提高预测精度。
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