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SHOT: 抑制优化轨迹上的 Hessian 对于基于梯度的元学习
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为SHOT的算法，可用于最小化目标模型和参考模型参数之间的距离。该算法适用于任何GBML基线，并已证明其优于对应基线的结果。
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关键要点
- 本文提出了一种名为SHOT的算法，旨在最小化目标模型和参考模型参数之间的距离。
- SHOT算法假设基于梯度的元学习在内循环中隐式地压抑了海森矩阵。
- 该算法适用于任何GBML基线，并且对算法和体系结构是不可知的，具有广泛的适用性。
- 尽管处理了高阶项，SHOT并未显著增加基线模型的计算复杂度。
- 通过在标准的少样本学习任务上进行实证测试，验证了SHOT的有效性，并展示了其优于对应基线的结果。
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