元学习（Meta-learning），又称"学会学习"，是机器学习的一个分支领域。它通过训练人工智能(AI)模型使其能够自主理解和适应新任务。与传统监督学习不同，元学习过程涉及多个任务，每个任务都有各自的数据集。元学习算法通过多轮学习事件训练模型，使其具备跨任务泛化能力，快速适应新场景，即使数据有限也能表现优异。
什么是元学习？
元学习作为机器学习领域中激动人心且极具前景的研究方向，其核心目标是让机器学习系统能够高效学习新任务，解决传统模型需要大量标注数据和长时间训练的问题。
元学习工作原理
元学习包含两个关键阶段：元训练和元测试。
元训练阶段：在此阶段，模型通过一系列任务进行训练，识别任务间共性模式，获取可迁移到新任务的泛化知识。
元测试阶段：此阶段评估模型在面对训练中未见过任务时的表现，通过模型运用已获知识快速适应新任务的能力和速度来衡量其效能。
元学习方法主要分为三类：基于度量的方法、基于模型的方法和基于优化的方法。
基于度量的元学习：这类方法着重学习特定函数（用于计算距离度量）来衡量数据点间的相似度。例如卷积孪生神经网络通过连接损失函数来计算距离度量，从而学习成对相似度计算。
基于模型的元学习：该方法通过修改模型参数实现稀疏数据下的快速学习。如记忆增强神经网络(MANN)配备外部存储模块，可实现信息稳定存储与快速编解码。
基于优化的元学习：这类算法通过学习深度神经网络的初始参数或超参数，使其能针对相关任务有效微调。例如模型无关元学习(MAML)通过少量梯度更新即可快速学习新任务。
元学习主要应用
元学习在各领域具有广泛应用，主要包括：
小样本学习：作为元学习的重要应用场景，机器仅需少量样本就能成功学习并泛化到新任务。例如在缺乏大量标注数据的图像分类任务中，元学习方法可使模型仅用几个样本就有效训练。
强化学习：在强化学习中，元学习可帮助智能体快速适应新环境。通过多任务学习，智能体能在新环境中快速找到有效策略，无需从头训练。
自动化机器学习(AutoML)：在AutoML中，元学习可辅助自动化模型选择、超参数调优，通过学习不同任务特征快速生成有效模型。
迁移学习：迁移学习与元学习存在大量交叉，两者都关注利用已学知识辅助新任务学习。元学习通过优化知识迁移方式提升迁移学习效率。
计算机视觉：可应用于人脸识别、图像分类、图像分割、目标检测与目标跟踪等计算机视觉任务。
机器人学：帮助机器人快速学习新任务并适应动态环境，适用于抓取、导航、操控、移动等任务场景。
元学习面临的挑战
数据不足：AI模型训练数据可能不足，在细分领域尤为明显。或虽有足量数据，但质量不足以有效训练元学习算法。
过拟合：元训练支持集中任务差异性不足会导致过拟合，使算法仅在特定任务表现良好，无法泛化到更广泛任务。
欠拟合：支持集中任务差异过大则会导致欠拟合，使算法难以运用所学知识解决新任务、适应新场景。因此保持任务差异性平衡至关重要。
元学习未来展望
作为机器学习领域的前沿技术，元学习已在多个应用场景展现出巨大潜力。它赋予了模型快速适应新任务的能力，尤其在小样本学习、强化学习等领域有望带来突破性进展。在小样本学习场景中，元学习模型能利用先前任务获取的知识快速适应新任务。随着深度学习发展，元学习与其他前沿技术（如自监督学习、生成对抗网络）的融合也是未来发展的重要方向。
