Meta-Transfer Learning for Few-Shot Learning 论文笔记

前言 元学习（meta-learning）是目前广泛使用的处理小样本学习问题的方法，它的目的是在学习不同任务的过程中积累经验，从而使得模型能够快速适应新任务。比如在MAML（Model-Agnostic Meta- Learning）中，通过搜寻最优初始化状态，使得base-learner能够快速适应新任务。但是这一类元学习方法具有两个缺点： 需要大量相似的任务以进行元训练（meta-traini

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