meta-learning
machine learning：由给定的learning algorithm f 和D_train学得函数f*，f*能完成当前任务
meta-learning：学一个函数F，F能找到适用于当前任务的learning algorithm f，再由f和D_train学得函数f*，f*能完成当前任务
machine learning的目标是学得f*，meta-learning的目标是学得F
为什么F能找到 适用于当前任务的learning algorithm f ？因为它通过学习之前个若干个machine?learning任务，学会了一些learning skills，有了这些learning skills，就能很快找到新任务上（也就是当前任务）的learning algorithm
few-shot learning
large-scale training set, few-shot support set, one query:
在large-scale的training set上训练一个Siamese network，得到一个feature extractor f
n-way k-shot的support set(few-shot，指k很小，比如k=1)中的n个类别没有在training set中出现过，想要知道query sample属于support set中的哪一类?
将query sample和support set中的各类样本进行对比，对比的方式为：计算support set中各类的feature vector和query sample的feature vector的余弦相似度：
当然这样效果可能还不太好，因为feature extractor从未见过support set中的这些类，所以可以用support set中的少量样本来fine tune一个softmax分类器：
softmax分类器中的权重初始化为M：
训练出softmax分类器的W和b后，最后query sample的预测为：
meta-learning和few-shot learning的关系：
?比如上面的few-shot learning的例子，是有了large-scale training set上进行图片相似度判断（相当于之前任务）的经验，要在新的类别上判断query sample所属类别（相当于新任务），即使新类每类只有少量support样本也能迅速学会如何判断新类类别
参考：
【Meta Learning学习笔记】Meta Learning详解_a312863063的博客-CSDN博客