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     目录元学习（Meta Learning）元学习介绍元学习目的元学习流程 元学习（Meta Learning） 元学习介绍 元学习希望使得模型获取调整超参数的能力，使其可以在获取已有知识的基础上快速学习新的任务。 元学习目的 元学习...

     近年来，元学习（meta-learning）或learning-to-learn领域的兴趣急剧上升。与使用固定学习算法从头开始解决任务的常规AI方法相反，元学习旨在根据多种学习情节的经验来改进学习算法本身。

     还以目标检测为例，仍然拿一个很大的数据集来...以上是元学习在目标检测方面的一种应用，通过元学习训练模型提取不同种类图片的特征，然后在这个预训练的模型的基础上实现快速辨别新的图片种类。元学习可以用来学算法。

     深度学习在大量领域取得优异成果，但仍然存在着鲁棒性和泛化...近两年元学习在深度学习上的发展，为解决上述问题提供了新的视野.元学习是一种模仿生物利用先前已有的知识，从而快速学习新的未见事物能力的一种学习定式.

     元学习(Meta-Learning)是一种学习如何学习的学习方法，它旨在在有限的样本数据下，通过学习学习策略，提高模型在新任务上的泛化能力。元学习在人工智能、机器学习和深度学习领域具有广泛的应用，例如零shot学习、...

     你带小朋友去动物园，小朋友看到水里面有一只毛茸茸的小动物，他从来没有见过这种动物，所以他想知道这种动物是什么，虽然小朋友没有见过这种动物，但是他学过如何区分动物，他有自主学习的能力。现在你给他一堆卡片...

     写在前面：迄今为止，本文应该是网上介绍【元学习（Meta-Learning）】最通俗易懂的文章了（ 保命），主要目的是想对自己对于元学习的内容和问题进行总结，同时为想要学习Meta-Learning的同学提供一下简单的入门。...

     元学习常见模型MAML要做的事情是学习一个“好”的初始化参数。以前我们是训练一个模型，然后让这个模型的参数\thetaθ最优，而现在我们训练MAML是希望初始化参数\phi最优，这样就可以实现“快速学习”（使用来自新...

     人工智能的一个基本问题是它无法像人类一样高效地学习。许多深度学习分类器显示了超人的表现，但需要数百万个训练样本。知识不共享，并且每个任务都独立于其他任务进行训练。在本文中，我们将该研究问题，然后检查...

     1. 元学习概述 Meta 的含义 从 Machine Learning 到 Meta-Learning Single-Task Meta-Learning（单任务元学习） Multi-Task Meta-Learning（多任务元学习） 2. 元学习过程 3. 元学习方法论

     元学习——原型网络(Prototypical Networks) 1. 基本介绍 1.1 本节引入 在之前的的文章中，我们介绍了关于连体网络的相关概念，并且给出了使用Pytorch实现的基于连体网络的人脸识别网络的小样本的学习过程。在接下来...

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