1 元学习

元学习，meta-learning，又叫learning to learn，直译即为学习如何学习，从中文字面上来理解，似乎这类算法更接近人类的学习方式——触类旁通，举一反三。而传统的深度学习方法虽然功力强大，但是框架无外乎都是从头开始学习（训练），即learning from scratch，对算力和时间都是更大的消耗和考验。元学习的诞生促使机器学习向另一侧面突进，以更接近人类和更具效率的方式实现人工智能。元学习包括Zero-Shot/One-Shot/Few-Shot 学习，模型无关元学习(Model Agnostic Meta Learning)和元强化学习（Meta Reinforcement Learning）等。

它希望模型获取一种“学会学习”的能力，使其可以在获取已有“知识”的基础上快速学习新的任务，它的意图在于通过少量的训练实例设计能够快速学习新技能或适应新环境的模型。

与迁移学习：

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