元学习(Meta-learning)是一类专注于自动获取并应用先验学习经验和技能的机器学习子领域。其主要概念包括:
- 学习到学习
元学习的核心目标是使学习算法通过前期知识、经验学习到学习的本质模式,从而能够使用少量数据高效学习新任务。
- 少样本学习
元学习可以仅依赖少量数据完成对新任务的快速学习,克服深度学习等需要大数据的限制。
- 模型自适应
元学习可以快速为不同任务自适应新的模型,而非针对每个任务训练全新模型,利用了跨任务的共性。
- 多任务协同
同时学习多个相关任务,利用任务间的关联互相提升,完成对各个任务的元学习。
- 内在学习提示
无需外部监督,通过分析任务内在信息发现规律,完成自主的快速学习。
- 跨任务迁移
将不同任务中获取的相关知识、思路和策略迁移重用到新环境中,实现对新任务的快速掌握。
- 连续学习
在新任务不断到来的环境中,持续获取并积累经验,不断优化学习能力,实现对新知识的不断吸收。
元学习使得机器学习系统更加智能和自主,像人类那样能快速适应新环境,是实现通用AI的关键路径之一。