第六章 MAML

MMAL算法 MAML的基本思想是寻找一个更好的初始参数，这样，在初始参数良好的情况下，模型可以以较少的梯度步骤快速学习新任务。 假设我们正在使用神经网络执行分类任务， 该如何训练网络？从初始化随机权重开始，通过最小损失来训练 怎么才能最小化损失呢？梯度下降 但如何使用梯度下降来最小化损失呢？通过多个梯度步骤使用梯度下降来寻找最优权重，使损失最小，从而达到收敛 在MAML中，就是试图学习相似任务的

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