本周为TechBeat人工智能社区第321期线上Talk。

北京时间7月15日(周四)晚8点，清华大学计算机科学与技术系在读硕士——关超宇的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！

他与大家分享的主题是: “MetaDelta：基于预训练原型网络与元集成的深度元学习系统”，届时将介绍有关元学习领域这一研究过程中所面临的挑战与进展。

Talk·信息

主题：MetaDelta：基于预训练原型网络与元集成的深度元学习系统

嘉宾：清华大学计算机科学与技术系在读硕士 关超宇

时间：北京时间 7月15日 (周四) 20:00

地点：TechBeat人工智能社区

http://www.techbeat.net/

完整版怎么看？

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上线后会在第一时间收到通知哦~ 

Talk·提纲

元学习旨在从深度学习任务中总结学习规律，指导深度模型在数据集样本极少的情况下又好又快地学习。然而，现有的元学习系统无法发挥预训练模型的全部作用，也无法针对完全不同的场景直接使用。我们提出了MetaDelta元学习系统，通过提出并优化元集成和预训练原型网络的训练过程，进一步提高了小样本图像分类任务的效果，并实现了不同场景的完全自适应，极大提升了系统的通用性。该系统在AAAI 2021 MetaDL挑战赛中获得第一。

本次分享的主要内容如下：
1. 元学习与比赛场景介绍

2. 元学习领域工作回顾

3. 基于预训练网络的元学习器

4. 基于元集成的分布式系统

5. 实验分析与结论

6. 团队介绍与其他工作

Talk·参考资料

这是本次分享中将会提及的资料，建议提前预习哦！

1. Prototypical Networks for Few-shot Learning: 

https://arxiv.org/abs/1703.05175v2

2. Transductive Few-Shot Learning with Meta-Learned Confidence:

https://arxiv.org/abs/2002.12017v1

3. MetaDelta: A Meta-Learning System for Few-shot Image Classification:

http://mn.cs.tsinghua.edu.cn/xinwang/PDF/AAAI21_MetaDelta.pdf

4. Code for MetaDelta: 

https://github.com/Frozenmad/MetaDelta

5. Github of our lab: 

https://github.com/THUMNLab

6. Github of me: https://github.com/Frozenmad

Talk·提问交流

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方式 ①在Talk界面下的【交流区】参与互动！留下你的打call🤟和问题🙋，和更多小伙伴们共同讨论，被讲者直接翻牌解答！

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方式 ②

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Talk·嘉宾介绍

关超宇，本科毕业于上海交通大学计算机科学与技术系，现在是清华大学计算机科学与技术系二年级硕士生，导师是朱文武教授，研究兴趣和方向为神经网络架构搜索与图表征学习。曾参与多项自动机器学习国际赛事，作为队长带领队伍Meta_Learners获得CVPR 2021 NAS挑战赛supernet赛题第三名、 AAAI 2021 MetaDL挑战赛第一名。大学期间在NAACL、AAAI、ICLR、CVPR、ICML等会议发表论文，并担任实验室AutoGL开源库主架构师。

个人主页：

https://github.com/Frozenmad

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