元学习中源域和目标域

在元学习中，源域（source domain）和目标域（target domain）是两个重要的概念。

源域是指模型在训练阶段接触到的数据的分布。在元学习中，我们通常会从多个任务中采样一些样本，这些样本构成了源域。源域可以包含多个任务，每个任务都有自己的输入和输出。

目标域是指模型在测试阶段将要应用到的数据的分布。目标域通常是未知的，因此模型需要通过在源域上学习到的知识和经验来适应目标域上的任务。

元学习的目标是通过在源域上学习到的知识和经验，使得模型能够快速适应目标域上的新任务。在元学习中，我们希望通过在源域上学习到的模式和规律，来推广到目标域上的新任务，从而实现快速学习和泛化能力。