机器学习34：元学习（Meta Learning）

摘要

        本文介绍了元学习的基本概念与核心思想。元学习旨在让模型学会如何学习，通过在多任务上训练获得快速适应新任务的能力。文章阐述了元学习的三个步骤：定义待学习的算法组件、定义基于任务集的损失函数、优化得到最优学习算法。最后对比了机器学习与元学习在目标、训练资料、损失函数等方面的差异，并指出两者在过拟合等问题上的相似性。元学习为自动发现高效学习算法提供了重要途径。

Abstract

        This article introduces the fundamental concepts of meta-learning, which aims to enable models to learn how to learn and quickly adapt to new tasks through training on multiple tasks. It elaborates on the three steps of meta-learning: defining learnable algorithm components, defining a task-based loss function, and optimizing to obtain the optimal learning algorithm. Finally, it compares machine learning and meta-learning in terms of objectives, training data, and loss functions, while noting their similarities in issues like overfitting. Meta-learning provides an important approach for automatically discovering efficient learning algorithms.

一．回顾机器学习

        在机器学习过程中大部分深度学习时就是在调整超参数（hyper parameter），同时调整超参数是一件非常麻烦的事情，所以当前业界最常见的做法就是采用多GPU。但是在学界中由于GPU有限，为了解决这个问题就可以采用元学习。

        在进一步了解元学习之前，我们再回顾下最开始学习的机器学习。现在来说机器学习就是找一个函数，如影像识别系统找到一个函数使得输入一个图片便可以得到影像辨识的结果。机器学习的过程就是三个步骤：

        第一步，就是定义一个含有未知数的函数，在深度学习这个领域中所有有未知数的函数其实就是一个network，而神经元中的未知的权值和偏差用θ表示，其是准备被学习出来的。

        第二步：定义一个损失函数，这个函数也是关于θ的，如何定义一个损失函数，这就需要一些训练资料（资料包含对应标签），输入到由θ所定义的函数中看其输出于正确答案之间距离，然后将每一个例子的交叉熵都加起来，就