在看MAML这篇论文的时候，因为是初学者，很多都不懂，网上查了许多资料也没看明白，最后来来回回找了很多资料结合原文才看懂一些，在这简单分享一下。

什么是元学习？

元学习(meta-learning)已经有很多定义了，最常见的就是学习学习，即learning to learn。这里从其他方向说一个可能不是很好但是有助于理解的定义，就是把常规的训练模型的某一个过程替换成一个可学习的模块。比如：

1. MAML就是把模型初始化的过程拿出来换成了一个可以学习的过程。

MAML原文

1. MetaReg是把正则项换成了一个可以学习的部分。

MetaReg原文

1. 还有将梯度下降过程替代为单独的神经网络模型的。

Optimization as a Model for Few Shot Learning 原文

要解决什么问题？

MAML提出来时是为了解决少样本学习问题，即few-shot learning。后续MLDG将该方法拓展到域泛化(Domain Generalization)的问题，其他方法也有将MAML类似的学习过程用于解决其他问题，不过后续我就不是很了解了。

那什么是少样本学习呢？顾名思义，就是样本比较少的学习。。。。。比如对小孩子来说，给他看几张长颈鹿的图片他就能认识长颈鹿，但是对于机器学习来说，需要大量的数据进行训练，如果学习样本比较少的话，模型就很难work起来，少样本学习要解决的就是这个问题。

概念定义

MAML将原来普通的训练集和测试集更改为了训练任务和测试任务，每种任务都有相应的训练集和测试集，为了便于区分，也叫做支持集support set和查询集query set。其中训练任务的支持集和查询集用于训练，测试任务的支持集用于微调，为了区别于预训练，也可以叫快速学习，最后测试任务的查询集是模型要表现良好的目标，这也是MAML的一个重点，即不关心在训练任务上的效果，只希望在测试任务的查询集上有较好的表现。

MAML算法

这是MAML原文的伪代码，为了理解这篇文章，我在YouTube找到一个视频，其中有一个示意图画得很好。

视频链接

就是这张图帮我理解了MAML的学习过程。可大致分为以下五步：

1. 先把模型的参数copy很多份；

1. 在copy出来的副本上使用训练任务的support set进行训练，将参数更新一次（或多次）；

1. 使用更新后的参数，在训练任务的query set上计算损失；

1. 将所有损失结合，计算一个总的损失；

1. 使用这个损失更新原始参数θ，这也是第一步copy模型的目的，就是计算两次梯度，但是更新是对于原始参数而言的。

有兴趣的可以看下原视频，讲的比我写的要好很多。

由于我不太了解强化学习的内容，所以就拿MAML原文的前一部分即监督学习的部分讲解一下有关的定义。如图所示，红色框是外循环outer loop，使用的数据是query set，蓝色框是内循环inner loop，使用support set。

MAML原作者代码

其他论文的实验细节问题就不再赘述了，大家可以阅读原文，同时有一些比较相关的文章列举如下：

Probabilistic Model-Agnostic Meta-Learning (原作者工作)

HOW TO TRAIN YOUR MAML (对MAML的问题进行了改进)

MAML刚开始理解起来很困难，希望这篇能有帮助，因为看MAML的时候已经是很久之前了，所以写的比较简单，下边列举一些博文可以一起阅读帮助理解。

Meta-Learning: Learning to Learn Fast (这篇写得很好也很详细，很全面)

元学习: 学习如何学习【译】（这是上一篇博客的中文版）

李宏毅老师讲的元学习（B站）

李宏毅老师讲的MAML（YouTube）