元學習系列（七）：MAML與Meta-SGD

meta learning的一個重點在於如何在模型中引入先驗知識，在孿生網絡、原型網絡等模型中，他們利用訓練集作爲先驗知識，通過對比測試樣本和訓練樣本進行分析，在神經圖靈機等記憶增強神經網絡中，模型引入了外部記憶，在訓練過程中通過優化外部記憶，從而在訓練新任務時，能通過外部記憶更快更準確地學習，而接下來要介紹的MAML，則從模型的參數初始化入手。 重新再說一次，小樣本學習或者元學習的目的就是對於一

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