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元学习的神经程序偏差
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了Meta Networks（MetaNet）的新元学习方法，通过快速参数化学习跨任务的元级知识，实现在新概念上的快速泛化和保持以前学习的性能表现。在Omniglot和Mini-ImageNet基准测试中，MetaNet模型接近人类水平且准确性优于基线方法高达6％。展示了MetaNet的泛化和持续学习等几个有吸引力的性质。
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关键要点
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介绍了一种新的元学习方法 Meta Networks（MetaNet）。
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MetaNet 通过快速参数化学习跨任务的元级知识。
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实现了在新概念上的快速泛化，同时保持以前学习的性能表现。
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在 Omniglot 和 Mini-ImageNet 基准测试中，MetaNet 模型接近人类水平。
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MetaNet 的准确性优于基线方法高达 6%。
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展示了 MetaNet 的泛化和持续学习等几个有吸引力的性质。
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