趋近智
元学习与基础模型中的少样本适应
章节 1: 元学习基本原理回顾
元学习问题定义
元学习方法分类
元学习应用于基础模型的挑战
少量样本学习的评估方法
章节 2: 高级基于梯度的元学习
模型无关元学习 (MAML)
一阶MAML (FOMAML) 与 Reptile
隐式MAML (iMAML)
处理稳定性和梯度方差
基础模型的可扩展性考量
动手实践：实现 FOMAML 用于模型适应
章节 3: 进阶度量元学习
原型网络再探讨
关系网络在少样本学习中的应用
带有注意力机制的匹配网络
深度度量学习方法
高维嵌入的度量学习适配
实践：使用基础模型嵌入实现原型网络
章节 4: 元学习的优化视角
元学习作为双层优化
求解双层问题的算法
超参数优化间的关联
元学习初始化策略
理论收敛性分析
章节 5: 基础模型的少量样本适应策略
参数高效微调 (PEFT) 概述
基础模型适配器模块
低秩适配 (LoRA)
Prompt Tuning 和 Prefix Tuning
比较 PEFT 与 元学习 方法
混合适应策略
动手实践：使用LoRA适配基础模型
章节 6: 元学习实施的规模化
元梯度的计算挑战
内存优化技术
分布式元学习策略
高效的任务抽样与批处理
可扩展性的近似方法
可扩展实现的性能评测
章节 7: 进阶议题与理论考量
贝叶斯元学习方法
持续元学习
强化学习中的元学习
元学习中的泛化界限
信息论视角
待解决的问题与研究方向
元学习作为双层优化
这部分内容有帮助吗？
- Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks, Chelsea Finn, Pieter Abbeel, Sergey Levine, 2017 Proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning, Vol. 70 (PMLR) - 介绍了MAML，这是一种基础算法，通过明确的内循环和外循环，阐释了作为双层优化的元学习。
- Meta-Learning in Neural Networks: A Survey, Timothy Hospedales, Antreas Antoniou, Paul Storkey, 2020 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 44 (IEEE) DOI: 10.1109/TPAMI.2020.2995511 - 全面概述了元学习，包括对基于优化的方法和双层框架的详细讨论，并比较了不同的方法。
- On the Global Convergence of Model-Agnostic Meta-Learning, Alireza Fallah, Aryan Mokhtari, Asuman Ozdaglar, 2020 Proceedings of the 23rd International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2020), Vol. 108 (PMLR) - 提供了MAML全局收敛特性的理论分析，解决了其双层优化公式的复杂性。