【摘 要】
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模型无关的元学习(MAML)是一种多任务的元学习算法,能使用不同的模型,并快速地在不同任务之间进行适应,但MAML在训练速度与准确率上还亟待提高.从高斯随机过程的角度出发对MAML的原理进行分析,提出一种基于贝叶斯权函数的模型无关元学习(BW-MAML)算法,该权函数利用贝叶斯分析设计并用于损失的加权.训练过程中,BW-MAML将每次抽样的任务视为遵循高斯分布,根据贝叶斯分析计算不同任务在分布中的概率,并根据任务在分布中的概率判断该任务重要程度,再以此赋以不同的权重,从而提高每次梯度下降中信息的利用率.在
【机 构】
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中国石油大学(华东)海洋与空间信息学院,青岛266580
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模型无关的元学习(MAML)是一种多任务的元学习算法,能使用不同的模型,并快速地在不同任务之间进行适应,但MAML在训练速度与准确率上还亟待提高.从高斯随机过程的角度出发对MAML的原理进行分析,提出一种基于贝叶斯权函数的模型无关元学习(BW-MAML)算法,该权函数利用贝叶斯分析设计并用于损失的加权.训练过程中,BW-MAML将每次抽样的任务视为遵循高斯分布,根据贝叶斯分析计算不同任务在分布中的概率,并根据任务在分布中的概率判断该任务重要程度,再以此赋以不同的权重,从而提高每次梯度下降中信息的利用率.在Omniglot与Mini-ImageNet数据集上的小样本图像学习实验结果表明,通过增加贝叶斯权函数,BW-MAML的训练效果在6任务训练2500步后,在Mini-ImageNet上的准确率比MAML的准确率最高提高了1.9个百分点,并且最终准确率比MAML平均提升了0.907个百分点;在Omniglot上的准确率也平均提升了0.199个百分点.
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在钢板尺寸检验过程中,发现钢板在淬火回火前后尺寸发生了变化,进而确定了主要发生变化的工序在淬火工序.用对比的方法对Q960级别、NM500级别等钢板淬火前后的尺寸变化进行了测量与分析,找出了淬火回火钢板尺寸变化的规律,以及钢板厚度和碳当量对钢板尺寸变化率的影响,提高了成材率.
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因大规格圆钢头部弯曲超标需要矫直,影响了用户订单交付速度.从轧材头部弯曲的统计数据入手,对影响头部弯曲的因素如延伸系数分配、短应力线轧机装配和进出口导卫安装等展开了分析,采取有效措施,从而降低了圆钢头部的弯曲比例.
针对DC03冷轧板在制门冲压过程中出现的橘皮状表面缺陷,经分析,该缺陷与DC03冷轧板的时效现象直接相关.通过改进,采用0.01％～0.03％微碳成分、热轧高温终轧、高温卷取和提高平整延伸率的方式,有效提高了DC03冷轧板的抗时效性能,解决了加工过程中的橘皮缺陷.
通过适当提高安钢3号高炉炉顶压力、使用氮气稀释炉顶煤气、改进炉顶打水装置、停炉料负荷分段控制等一系列措施的实施,结合炉内关键操作参数的合理控制,实现了3号高炉的顺利停炉,填补了安钢在特大型高炉空料线打水停炉方面的技术空白.
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