元學習**總結||小樣本學習**總結
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傳統的機器學習研究模式需要獲取特定任務的大型資料集，然後利用這個資料集從頭開始訓練模型。面對資料量不足的新任務時，這種方式顯然無法勝任。如何使神經網路不僅能夠從乙個學習任務，概括到另乙個學習任務？而且隨著時間的推移，不斷提高通用新任務的概括能力？
元學習，也稱為「學習學習」，旨在通過一些訓練少量樣本可以學習新技能或快速適應新環境的模型。有三種常見的方法：1）學習有效的距離度量（基於度量）; 2）使用（迴圈）網路與外部或內部儲存器（基於模型）; 3）明確優化模型引數以進行快速學習（基於優化）。
是否有可能通過一些訓練少量樣本快速設計出具有類似屬性的機器學習模型？這就是元學習旨在解決的問題。乙個良好的元學習模型能夠很好地推廣到在訓練期間從未遇到過的新任務和新環境。最終，改編的模型可以完成新任務。
機器之心-元學習（寫得好）
在學習策略和學習先驗之間，這種方法更傾向於後者。這種網路的目標在於訓練乙個模型，給新任務一步梯度更新，就可以很好地歸納該任務。就像是偽**演算法。
路由元資訊
定義路由的時候可以配置meta字段 const router new vuerouter 那麼如何訪問這個meta欄位呢？首先，我們稱呼routes配置中的每個路由物件為路由記錄。路由記錄可以是巢狀的，因此，當乙個路由匹配成功後，他可能匹配多個路由記錄 例如，根據上面的路由配置，foo bar這個 ...
Vue學習筆記之路由元資訊
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meta（元）關於 A 的 A
總結 meta是關於a的a，比如meta data是關於資料的資料，meta info是關於資訊的資訊，是有歸納總結的意思 乙個基本的元資料報括元資料專案和元資料內容，可以理解成map的key和value。要理解這個問題，首先要知道 元 是什麼。在了解了元 meta 的含義之後，我們來看元資料。元資...