Model-Agnostic

Model-Agnostic Meta-Learning (MAML) 是一种元学习方法[^4]，它不依赖于特定模型架构，而是设计了一种通用的学习策略，使得机器能够在少量任务上学习，然后快速适应新的、未见过的任务。MAML的核心思想是通过优化一个初始模型，使其在小步更新下对新任务表现出良好的性能。举个简单的例子，MAML允许你在训练阶段对一个基础模型进行微调，以便它能够快速适应不同的图像分类任务，而不需要针对每个任务重新训练一个全新的模型。

# 假设我们有一个基础模型
model = BaseModel()

# MAML流程：
# 1. 先在许多任务上随机初始化模型参数
# 2. 对每个任务执行几个梯度下降步骤（内层循环）
# 3. 使用这些更新后的参数计算损失
# 4. 反向传播并更新基础模型参数（外层循环）
for task in tasks:
    inner_update(model, task)
outer_update(model)

# inner_update 函数执行几个梯度下降步骤来适应任务
inner_params = model.parameters()
inner_params -= learning_rate * gradient(model, task)

# outer_update 更新基础模型以适应多个任务
model.parameters() = outer_params - learning_rate * gradient_over_tasks(model)