论文阅读笔记《Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks 》
核心思想 本文提出一种颇具野心的元学习算法用于解决小样本学习任务，题目中涵盖了三个关键词Model-Agnostic——无模型限制的，即该算法可以应用于多种类型的网络模型和任务类型；Meta-Learning——元学习，即该算法不是学习得到一种具体的模型，而是学习如何进行学习（learn to learn）；Fast Adaptation——快速适应，即该算法能够在少量样本，有限迭代次数条件下...
