论文阅读笔记《Auto-Meta: Automated Gradient Based Meta Learner Search》

核心思想   本文提出一种基于NAS的小样本学习算法（Auto-Meta），基本思路就是将NAS算法PNAS和元学习算法Reptile相结合。首先将网络结构固定住，利用Reptile算法训练网络参数；然后基于几个效果较好的网络结构，再去搜索更复杂的结构；最后反复重复上述两个步骤，直到搜索到最优的网络结构和网络参数，训练的目标函数如下 其中 θ \theta θ表示网络参数， A A A表示网络结构

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