メタ学習
メタ学習自動学習アルゴリズムが機械学習実験のメタデータに適用される機械学習のサブフィールド。
メタ学習の中心となるのは「学習（トレーニング）」プロセスであり、ニューロンが新しいタスクに合わせて調整できるように、古い知識をどのように活用するかを研究することです。概略図は次のとおりです。
- ニューラルネットワークの初期パラメータ（青の■）。
- オプティマイザーパラメータ（ピンク色の★）。
この図には、トレーニングが必要な 2 つの主要な部分があります。
- 以前のニューラル ネットワークを指すために「モデル (M)」という言葉を使用しますが、これは低レベル ネットワークとして理解できます。モデルの重みは図の ■ で表されます。
- 低レベルのネットワークの重みを更新するために使用される上位モデルを参照するには、「オプティマイザー (O)」または「メタラーナー」を使用します。オプティマイザーの重みは、図の★で表されます。