无需记忆的元学习

ICLRDec, 2019

Meta-Learning without Memorization

Mingzhang Yin, George Tucker, Mingyuan Zhou, Sergey Levine, Chelsea Finn

TL;DR通过信息理论设计的元正则化目标，可以使元学习器在任务训练数据和任务测试数据之间有效地适应，成功地使用来自非相互排斥任务的数据来有效地适应新任务，并在应用场景中大幅优于标准元学习算法。

Abstract

The ability to learn new concepts with small amounts of data is a critical aspect of intelligence that has proven challenging for deep learning methods. meta-learning has emerged as a promising technique for leveraging data from previous tasks to enable efficient learning of new tasks.

meta-learning few-shot learning task adaptation information theory gradient-based meta-learning

发现论文，激发创造

Few-shot 学习的元学习方法：最新进展综述

该论文介绍了元学习在深度学习中的应用及其近期发展，涵盖度量、记忆、基于学习等方法，并探讨了当前的挑战和未来的研究方向。

Mar, 2023

元学习最近进展的综述和调查

该论文回顾了元学习的概念和应用，其与深度学习的不同之处在于其能够适应于少量高维数据集，可以用于模型自适应，可不断自我完善实现高度自主的人工智能。元学习不断发展创新，不同的发展方法已有不同的应用和研究方向，进一步拓展了机器学习的应用领域。

Apr, 2020

神经网络中的元学习：一份调查报告

该文总结了元学习（或学习 - 学习）领域的现状，旨在通过改进学习算法本身来解决深度学习中包括数据和计算瓶颈在内的传统挑战，并提出了一种更全面的元学习方法分类，并重点介绍了几个应用领域，如少样本学习和强化学习，并讨论了未来研究的未解决的问题和有前景的方向。

Apr, 2020

元学习：一次综述

元学习是通过系统观察不同的机器学习方法在各种学习任务上的表现，然后从这种经验或元数据中学习，以比以前快得多地学习新任务的科学。本章提供了该领域不断发展、令人着迷的最新概述，不仅可显著加速和改善机器学习流水线或神经结构的设计，还可以用数据驱动的方式学习新方法以取代手工设计的算法。

Oct, 2018

探索任务内部关系以改善元学习算法

通过选择多样的任务进行小批量处理，我们研究利用任务关联的外部知识来改善训练稳定性，进而减少训练中的噪音。

Dec, 2023

无任务的连续元学习

本文提出了一种利用可微贝叶斯变点检测方案的元学习方法，称之为 MOCA，使得元学习算法可以应用于不需要对数据进行离散任务分割的情况，我们在非线性元回归基准测试以及两个元图像分类基准测试中演示了这种方法的实用性。

Dec, 2019

一种用于定制模型训练的元学习方法

本文提出了一种联合训练方法，将迁移学习和元学习相结合，从而在少分类、少样本以及多分类、多样本任务中均可获得更好的泛化性能。

Sep, 2018

元学习需要元增强

本文提出了 Meta-Learning 中的过拟合问题，并使用信息理论框架讨论基于元学习数据增强的方法来解决这个问题。实验证明，该方法对最近提出的元规则技术有很大的补充作用。

Jul, 2020

每个任务非常少的样本的元学习

在这项研究中，我们研究了元学习和多任务学习的框架，探讨了在小样本情况下，通过少量任务和样本，能否学习到有效的共享表示，并利用该表示解决二分类问题。

Dec, 2023

混合线性回归的元学习

本篇研究了如何在少量标记数据的情况下进行监督学习，通过元学习来利用相似性，结合谱方法，提出了一种优雅的方法来充分利用小型数据集，只需适量的中型数据即可使大数量小标记数据的任务替代大数据任务。

Feb, 2020