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极少学习的历时经验贝叶斯合奏 该存储库包含论文“的历时”的PyTorch实现。 如果您对此存储库或相关文章有任何疑问，请随时或。 概括 介绍 少量学习旨在通过一些示例来训练有效的预测模型。 缺乏训练数据导致执行高方差或低置信度预测的模型较差。 在本文中，我们建议对时间经验贝叶斯模型（E 3 BM）的集合进行元学习，以实现可靠的预测。 “ Epoch-wise”意味着每个训练时期都有一个贝叶斯模型，其参数是专门学习和部署的。 “经验的”是指超参数，例如，用于学习和整合时代模型的超参数，是由超高级