深度学习中的自适应学习方法：MAML笔记
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接触MAML框架已逾半年，在尝试对其进行调整的过程中，最终却未能达到预期效果，只能重新回到起点。从最初对tensorflow一无所知，对深度学习神经网络也毫无概念，到如今经历了半年的实验探索，逐渐理解了MAML所蕴含的一些核心理念。学习的过程充满曲折，暂且以简要笔记的形式进行记录。以下内容将从数据集、代码实现以及网络结构这三个层面进行阐述。
MiniImageNet数据集应用
以与我所进行的实验相关的miniImagenet（下载）的5分类任务为例展开说明。该数据集在下载后呈现为一个包含100类花鸟虫及日常生活中常见物品的图像集合，共计100×600张图片，即每个类别下均配有600张样本图像。这些图像样本大致如下所示：
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