meta learning需不需要新数据进行学习

是的，Meta Learning 需要新的数据进行学习。Meta Learning 是一种机器学习的方法，它旨在通过学习如何学习来提高模型的泛化能力。为了实现这一目标，Meta Learning 通常会利用一系列不同的任务和数据集，让模型通过学习多个任务的经验来提升自己的学习能力。

在每个任务中，模型会使用部分数据进行训练，并在剩余的数据上进行测试。然后，模型会根据任务的表现和反馈进行更新和调整。通过反复迭代多个任务，模型可以逐渐优化自己的学习算法，以适应不同任务和数据集的特点。

因此，Meta Learning 需要不断获得新的任务和数据，以便模型可以从中学习并改进自己的学习策略。没有新数据进行学习，模型无法获取新的经验，也无法提高其泛化能力。