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Few-shot分类方法只需要少量的训练实例就可以使分类器适应新的类别。最先进的元学习方法（例如MAML）学习如何从有限的实例中初始化和快速调整参数，这些方法在Few-shot分类中展现了优秀的结果。但是，现有的元学习模型仅依赖于隐式的基于实例的统计信息，因此存在实例不可靠和可解释性差的问题。本期我们邀请到来自清华大学的董博文同学，用一种新的元信息指导元学习（MIML）框架，解决了此类问题。
讲者介绍
董博文：清华大学计算机科学技术系本科生，主要研究方向是知识计算相关。
报告题目：元信息指导的元学习模型
报告摘要：为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的元信息指导元学习（MIML）框架，使用类的语义概念为初始化和适应中的元学习提供了有力的指导。实际上，我们的模型可以在基于实例的信息和基于语义的信息之间建立连接，从而实现更有效的初始化和更快的适应。与Few-shot分类任务有关的综合实验结果证明了该框架的有效性。值得注意的是，MIML在FewRel的评估中可达到与人类相当或更高的性能。
论文题目：Meta-Information Guided Meta-Learning for Few-Shot Relation Classification
分享亮点：
- 首次将元信息引入了元学习模型，用易获得的元信息为模型的初始化和学习过程提供了有力指导；
- 在FewRel数据集上达到了sota，并且首次超越了人类表现。
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