《算法零基础100讲》之 第91讲：元学习与迁移学习

第91讲：元学习与迁移学习

1. 元学习基础：
   • 元学习的基本概念、重要性及其应用领域。
   • 元学习的目标是让模型能够快速适应新任务。
2. 迁移学习基础：
   • 迁移学习的基本概念、重要性及其应用领域。
   • 迁移学习的目标是利用已有的知识和技能来解决新任务。
3. 常见的元学习方法：
   • MAML（Model-Agnostic Meta-Learning）。
   • Reptile。
   • Meta-SGD。
4. 常见的迁移学习方法：
   • 特征提取迁移。
   • 微调（Fine-Tuning）。
   • 多任务学习（Multi-Task Learning）。
5. 实际工程中的应用：
   • 自然语言处理、计算机视觉、强化学习。
6. 工具与方法：
   • 深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）、迁移学习库（如Transfer Learning Toolkit