元学习(meta learning) 最新进展综述论文,28页pdf

2020 年 5 月 8 日 专知


本文综述了元学习在图像分类、自然语言处理和机器人技术等领域的应用。与深度学习不同,元学习使用较少的样本数据集,并考虑进一步改进模型泛化以获得更高的预测精度。我们将元学习模型归纳为三类: 黑箱适应模型、基于相似度的方法模型和元学习过程模型。最近的应用集中在将元学习与贝叶斯深度学习和强化学习相结合,以提供可行的集成问题解决方案。介绍了元学习方法的性能比较,并讨论了今后的研究方向。


https://arxiv.org/abs/2004.11149


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Meta Learning,元学习,也叫 Learning to Learn(学会学习)。是继Reinforcement Learning(增强学习)之后又一个重要的研究分支。

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