本篇博客将从理论和实践的角度介绍元学习算法，分别从论文，代码，流程图，以及内外循环四个角度介绍了MAML的参数更新过程。

前言：上图是元学习算法maml的流程图。最左侧是结点的嵌入，也是maml的输入，在还没有开始上手实现maml时，我一直在思考图神经网络上能不能用MAML？RNN能不能用？CNN能不能用？实际上，由上面这张图就能看出来，之所以称maml为Model-Agnostic（模型无关），正是因为它的输入是结点嵌入，至于你的任务上是用什么模型求得的结点嵌入并不重要。所以如果你正在考虑能不能在你的工作中引入MAML来优化模型时，最需要明确的就是是否已经能够得到样本的结点表示，如果可以，那就可以大胆地尝试用maml啦~

1. 从论文中理解MAML的实现过程

谈到maml必须肯定是需要提到Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks一起来回顾一下这篇论文如何介绍maml吧。

元学习分为元训练过程和元测试过程，任务也被划分为结构相同的元训练任务与元测试任务，每一个任务都有自己的数据，且数据被划分为支持集和查询集。在每一个元训练任务中

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