論文閱讀筆記《Task-Agnostic Meta-Learning for Few-shot Learning》
核心思想 本文提出了一種基於任務無偏思想的元學習算法用於解決小樣本學習問題。基於參數優化的元學習算法是小樣本學習領域中的一個重要的分支，如MAML，Meta-LSTM，這一類型的算法試圖通過元學習的方式得到一個較好的初始化模型或者梯度下降的方向，使得模型能夠只利用較少的新樣本，就能實現很好的效果。而作者指出其中潛在的一個問題，就是模型在訓練過程中容易產生對於訓練任務的偏好，而導致泛化能力下降。
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