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本文综述了元学习在图像分类、自然语言处理和机器人技术等领域的应用。与深度学习不同，元学习使用较少的样本数据集，并考虑进一步改进模型泛化以获得更高的预测精度。我们将元学习模型归纳为三类: 黑箱适应模型、基于相似度的方法模型和元学习过程模型。最近的应用集中在将元学习与贝叶斯深度学习和强化学习相结合，以提供可行的集成问题解决方案。介绍了元学习方法的性能比较，并讨论了今后的研究方向。
后台回复“ML28” 可以直接获取《元学习(meta learning) 最新进展综述论文，28页pdf》
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