MAML筆記

原文：MAML：Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks 概括 元學習的目的是在一堆學習任務上訓練一個模型，這個模型可以使用少量樣本來解決新的任務。我們的方法則是訓練一個模型使其擁有初始參數，之後只要用少量樣本、進行較少梯度訓練步，即可使其適應一個新任務。 這個方法就是對模型做了權重初始化工作。 算法 符號、

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