李飛飛點贊「ARM」：一種讓模型快速適應數據變化的元學習方法 | 開源

魚羊 編譯整理 量子位 報道 | 公衆號 QbitAI 訓練好的模型，遇到新的一組數據就懵了，這是機器學習中常見的問題。 舉一個簡單的例子，比如對一個手寫筆跡識別模型來說，它的訓練數據長這樣： 那麼當它遇到來自另一個用戶的筆跡時，這究竟是「a」還是「2」呢？ 說實話，即使是人類，如果沒看到該用戶單獨寫了一個寫法不同的「2」（圖中紅框），也很可能辨認失誤。 爲了讓模型能夠快速適應這樣的數據變化，現在

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