写一个复杂的MAML算法

MAML算法（Model-Agnostic Meta-Learning）是一种元学习算法，通过在多个任务上进行快速学习，使得模型具备更好的泛化能力。下面是一个复杂的MAML算法：

1. 初始化模型参数 $\theta$。

2. 对于每个任务 $i$，从任务 $i$ 的数据集 $D_i$ 中随机选择 $K$ 个样本作为支持集 $S_i$，剩下的样本作为查询集 $Q_i$。

3. 在支持集 $S_i$ 上进行少量的梯度下降，更新模型参数为 $\theta_i'$。具体来说，对于每个样本 $(x,y)\in S_i$，计算该样本的损失函数 $L_i(\theta_i'(x),y)$，并对 $\theta_i'$ 进行梯度下降：$\theta_i' \leftarrow \theta - \alpha \nabla_{\theta}L_i(\theta_i'(x),y)$，其中 $\alpha$ 是学习率。

4. 在查询集 $Q_i$ 上计算损失函数 $L_i(\theta_i'(x),y)$，并对所有查询样本的损失函数求平均，得到任务 $i$ 的损失函数 $\mathcal{L}_i(\theta_i')$。

5. 对所有任务的损失函数求平均，得到元学习的损失函数 $\mathcal{L}(\theta') = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^N\mathcal{L}_i(\theta_i')$，其中 $N$ 是任务的数量。

6. 在元学习的损失函数 $\mathcal{L}(\theta')$ 上进行梯度下降，更新模型参数为 $\theta$：$\theta \leftarrow \theta - \beta \nabla_{\theta'}\mathcal{L}(\theta')$，其中 $\beta$ 是元学习的学习率。

7. 重复步骤2-6，直到模型收敛或达到预定的迭代次数。

需要注意的是，这个算法中的每个任务都是一个小规模的分类任务，每个任务只有少量的样本。因此，模型必须在少量的样本上进行快速学习，才能在新的任务上进行泛化。