本文主要是介绍MAML学习笔记，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
了解到meta learning有一种打开了新世界大门的感觉。记录一下Model-Agnostic Meta Learning这篇论文的学习笔记，以便日后自己温习。
已经有两篇写的非常详细清晰的文章，参考这两篇即可：
1.先了解few shot learning 和meta learning的主要解决思路：
Few-shot learning（少样本学习）和 Meta-learning（元学习）概述
2.MAML: Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks (模型无关的元学习用于快速适应深度网络)的2.2算法部分对算法描述的非常清楚。
这篇关于MAML学习笔记的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
