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Meta-learning核心思想及近年顶会3个优化方向

Meta-learning可以理解为一种求解问题的工具,下面举一个例子,通俗的说明meta-learning的作用。在正常的machine learning中,需要将数据集分成trainset和testset,模型在trainset上进行训练,在testset上评测效果。但是,在trainset上的训练过程可能导致过拟合,进而引起在testset上效果较差。如何才能设计一种面向testset上效果的训练方法呢?Meta-learning就能达到这个目的。Meta-learning直接评测在trainset训练几轮后的模型在testset上的效果,再使用这个效果作为信号计算并回传梯度,指导模型更新。Meta-learning的learn to learn,相比传统的机器学习,进行了一个两层的优化,第一层在trainset上训练,第二层在testset上评测效果。

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