Few-shot learning（少样本学习）和 Meta-learning（元学习）概述

目录 （一）Few-shot learning（少样本学习） 1. 问题定义 2. 解决方法 2.1 数据增强和正则化 2.2 Meta-learning（元学习） （二）Meta-learning（元学习） 1. 学习微调 (Learning to Fine-Tune) 2. 基于 RNN 的记忆 (RNN Memory Based) 3.度量学习 (Metric Learning) 4.方法简

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