論文閱讀筆記《Auto-Meta: Automated Gradient Based Meta Learner Search》

核心思想   本文提出一種基於NAS的小樣本學習算法（Auto-Meta），基本思路就是將NAS算法PNAS和元學習算法Reptile相結合。首先將網絡結構固定住，利用Reptile算法訓練網絡參數；然後基於幾個效果較好的網絡結構，再去搜索更復雜的結構；最後反覆重複上述兩個步驟，直到搜索到最優的網絡結構和網絡參數，訓練的目標函數如下 其中 θ \theta θ表示網絡參數， A A A表示網絡結構

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