元学习——MAML、Reptile与ANIL

作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/

        之前介绍过元学习——从MAML到MAML++，这次在此基础上进一步探讨，深入了解MAML的本质，引出MAML高效学习的原因究竟是快速学习，学到一个很厉害的初始化参数，还是特征重用，初始化参数与最终结果很接近？因此得到ANIL(Almost No Inner Loop)，随后我们阅读了Reptile——On first-order meta-learning algorithms，另一种元学习方法，并比较了MAML、Reptile与模型预训练之间的区别。

1. Meta Learning vs Machine Learning

2. MAML vs Model Pre-Training

3. MAML——Feature Reuse

4. MAML vs ANIL

MAML的目标是学习一个参数