论文阅读笔记《Meta Networks》
核心思想 本文提出一种采用元学习解决小样本学习任务的方法MetaNet，学习一种跨任务的元级别知识，并实现对泛化任务的快速参数化。MetaNet由两部分组成：基学习器（Base Learner）和带有额外记忆模块的元学习器（Meta Learner）。学习也在连个分离的空间内进行，基学习器在输入任务空间，而元学习在与任务无关的元空间，基学习器向元学习提供一种由高阶的元信息构成的反馈，用于解释他
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