Meta Learning

Meta-learning是一种专注于“学习如何学习”的机器学习方法论，旨在通过优化学习算法本身，使模型能够快速适应新任务或环境。其核心目标是提高模型的泛化能力和学习效率，减少对大量标注数据的依赖。在实际应用中，Meta-learning可以显著提升少样本学习、个性化推荐和强化学习等领域的性能。