Machine learning 迁移学习与元学习的差异
Machine learning 迁移学习与元学习的差异,machine-learning,artificial-intelligence,transfer-learning,Machine Learning,Artificial Intelligence,Transfer Learning,元学习和迁移学习之间有什么区别 我读了两篇关于和的文章 元学习是机器学习理论的一部分 将算法应用于有关案例的元数据，以改进 机器学习过程。元数据包括有关元数据的属性 使用的算法、学习任务本身等。使用元数据，可以 对选择的学习算法做出更好的决策，以解决问题 更有效地解决问题 及 迁移学习旨在改进学习新任务的过程 利用解决先前问题所获得的经验 有些相似。在实践中，大多数情况下，机器学习 模型设计用于完成单个任务。但是作为人类,， 我们利用过去的经验不仅仅是重复同样的事情 未来的任务，但也要学习全新的
元学习迁移学习Meta-learning人们还使用诸如元迁移学习之类的术语，这使我认为这两种类型的学习彼此之间有着很强的联系。我认为主要的区别在于，迁移学习期望任务基本上是相似的，但元学习并不如此
在迁移学习中，任何参数都可以传递到下一个任务，但元学习更具选择性，因为传递的参数应该编码如何学习，而不是如何解决以前的任务。我认为主要区别在于迁移学习期望任务彼此基本相似，但元学习却没有
在迁移学习中，任何参数都可以传递到下一个任务，但元学习更具选择性，因为传递的参数应该编码如何学习，而不是如何解决以前的任务。在迁移学习中，我们使用一个大数据集预先训练模型参数，然后使用这些参数作为初始参数来微调具有较小数据集的其他任务。这种经典的预培训方法不能保证学习以下初始化： 有利于微调。
在元学习中，我们学习一组初始参数，这些参数可以在另一个类似的任务中轻松调整，只需几个梯度步骤。它通过微调过程直接优化与此初始化相关的性能。在转移学习中，我们使用大数据集预训练模型参数，然后使用这些参数作为初始参数，对具有较小数据集的其他任务进行微调。这种经典的预培训方法不能保证学习以下初始化： 有利于微调。
在元学习中，我们学习一组初始参数，这些参数可以在另一个类似的任务中轻松调整，只需几个梯度步骤。它通过微调过程直接优化了与此初始化相关的性能。谢谢您的回答。根据这一点（第5页）
多任务学习迁移学习多任务学习迁移学习