神经网络的元学习，综述论文，23页pdf，Meta-Learning in Neural Networks: A Survey

题目： Meta-Learning in Neural Networks: A Survey

简介： 近年来，元学习领域的兴趣急剧上升。与使用固定学习算法从头解决给定任务的传统AI方法相反，元学习旨在根据多次学习事件的经验来改善学习算法本身。这种范例为解决深度学习的许多传统挑战提供了机会，包括数据和计算瓶颈以及泛化的基本问题。在本次调查中，我们描述了当代的元学习环境。我们首先讨论元学习的定义，并将其相对于相关领域（例如转移学习，多任务学习和超参数优化）进行定位。然后，我们提出了一种新的分类法，该分类法为当今的元学习方法提供了更为全面的细分。我们调查了元学习的有希望的应用程序和成功案例，包括，强化学习和架构搜索。最后，我们讨论了未来研究的突出挑战和有希望的领域。