Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks Chelsea 论文笔记

前言 本文提出了一种元学习算法，它与模型无关并且通用性很强，可以直接应用到各种由梯度下降训练的模型上，并且适用于很多学习问题，包括分类，回归和强化学习。本文提出的算法的关键思想是训练模型的初始化参数，这样当模型在处理来自一个新任务的少量数据时，通过一次或几次梯度更新后，模型就能在新任务中表现出较好的性能。本文的元学习算法有以下特点： 不同于以往的元学习方法需要学习更新函数或更新规则，本文的方法既不

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