学习策略

什么是元学习

元学习（Meta-Learning），又称“元学习”或“超学习”，是一种通过学习如何学习来提高模型在新任务上表现的能力的研究方法。其核心思想是利用少量数据快速适应新任务，从而提高模型的泛化能力和灵活性。

传统机器学习通常需要大量的标注数据来进行训练，以达到较高的准确性。然而，在现实世界中，获取大量高质量标注数据往往成本高昂且耗时。元学习的目标就是通过学习一个能够高效提取知识的方法，使得模型能够在很少或没有额外训练的情况下，快速适应新的任务。

元学习适用于多种领域，如自然语言处理、计算机视觉和强化学习等。在实际应用中，元学习方法可以应用于以下几种情况：