model-agnostic meta-learning for fast adaptation of deep networks

Model-agnostic meta-learning for fast adaptation of deep networks（MAML）是一种元学习算法，可以通过学习如何快速适应新任务来改进深度神经网络的性能。与其他传统的深度学习方法不同，MAML不是针对特定的任务进行优化，而是试图学习如何在面对新任务时快速适应。MAML通过学习一组可更新的模型参数，使得这些参数能够在少量样本的情况下快速适应新任务，从而提高了深度神经网络的泛化性能。MAML已经在各种不同的任务和领域中得到了广泛的应用，成为了元学习领域的重要研究成果之一。