一、概述
通常在机器学习里，我们需要用大量的数据来训练一个模型；当场景发生改变时，模型就需要重新训练。这显然提升了成本，而人类学习方式与此不同，一个小孩子在学习动物的过程中，学习了很多动物的名称，当某次给他看一些没有见过的动物时，他总能很快的将新动物和别的动物区分开。Meta learning就是如此，它希望使得模型可以提取一种“学会学习”的能力，使其可以在获取已有“知识”的基础上快速学习新的任务。例如：
让一个猫咪图片分类器，迅速具有分类其他物体的能力。
二、机器学习 V.S. 元学习
三、 Meta Learning实施过程 -- 以MAML模型为例
四、分类
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基于度量的元学习
- 训练模型不需要针对测试任务进行调整
- 当测试与训练任务距离远时，效果不好
- 当测试与训练任务距离远时，效果不好
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基于模型的元学习
- 由于其系统内部动力学的灵活性，相比大多数基于度量的元学习有更广泛适用性
- 在很多监督任务上表现不如度量学习
- 当数据量增大时，效果变差
- 任务间距离大时，效果不如基于优化的元学习方法
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基于优化的元学习
- 与基于模型的元学习相比，它们可以在任务分布更广泛的情况获得较优性能
- 基于优化的技术需为每个任务优化base learner，导致计算成本昂贵
五、 论文汇总
六、参考文献
- Meta-Learning Learning Survey Metameta-learning learning survey meta meta-learning bayes-adaptive meta-learning adaptive learning reconstruction learning natural survey comprehensive compiler learning survey detection learning anomaly survey learning笔记meta learning meta meta-learner深度learning模型 meta-learner learning模型 策略