元学习和迁移学习区别

元学习和迁移学习在机器学习领域中是两个不同的概念。元学习是一个关于学习的学习理念，它研究如何通过学习算法来改进学习过程本身。元学习的目标是设计出一种学习算法，使得这个算法能够自动地从经验中学习，并且适应不同的任务和环境。

迁移学习是一种重用已有神经网络的技术。它的目标是将已经在一个任务上学到的知识和经验应用到新的任务中。迁移学习的思想是，通过利用已有的模型对新任务进行初始化，可以加速新任务的学习过程。迁移学习可以提高模型的泛化能力，并且在数据稀缺或者新任务与已有任务相似度较高的情况下尤为有效。

因此，元学习和迁移学习的区别在于它们的研究对象和目标不同。元学习研究如何改进学习算法本身，而迁移学习研究如何利用已有知识和经验来解决新的任务。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [迁移学习vs元学习，二者有什么差异？](https://blog.csdn.net/qq_42531271/article/details/130383625)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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