Model-Agnostic Meta-Learning: Fast Deep Network Adaptation

论文地址：https://arxiv.org/abs/1703.03400

代码：https://github.com/cbfinn/maml

发表：ICML 2017

在图表中展示了三个任务的最佳位置：Task_1、Task_2和Task_3分别对应最佳参数的位置。我们的优化过程始于A点（灰色标记的起始点）。对于每个任务（即Task 1、Task 2和Task 3），我们进行了单独的微调操作；具体而言，在这三个任务上分别采用了Adption₁、Adption₂和Adption₃的方向进行优化调整。

对于常见的Pretraining流