什么是Model-Agnostic Meta-Learning

Model-Agnostic Meta-Learning (MAML) 是一种元学习算法，旨在使机器学习模型能够快速适应新任务。元学习的目标是让机器学习算法在学习新任务时能够更快地适应，而不是重新从头开始学习。MAML 通过在训练时对模型参数进行优化，使得模型在通过少量样本学习新任务时能够快速适应。具体来说，MAML 将每个任务视为一个训练集和一个测试集，通过在训练集上优化模型参数，使得模型在测试集上的性能更好。这样，MAML 可以在不同的任务上进行迁移学习，从而提高模型的泛化能力和适应能力。MAML 可以应用于各种机器学习任务，如分类、回归、强化学习等。