领域泛化通过元学习：一项调查
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。深度神经网络在人工智能领域带来了革命性的进展，但面对分布转移时常常缺乏性能。传统神经网络假设训练和测试数据服从同一分布，然而实际应用中这一假设经常被违反。元学习作为一种有前景的方法，通过获取可传递的知识来快速适应各种任务，从而消除了从头学习每个任务的需求。本文基于特征提取策略和分类器学习方法的新分类法，全面调查了元学习在领域泛化方面的贡献，详细介绍了该领域的基础知识，并提供了关于未来研究方向...
深度神经网络在人工智能领域带来了革命性进展，但面对分布转移时常缺乏性能。元学习是一种有前景的方法，通过获取可传递的知识来快速适应各种任务，从而消除了从头学习每个任务的需求。本文全面调查了元学习在领域泛化方面的贡献，并提供了关于未来研究方向的实践见解和深入讨论。
