该文提出了基于一般化误差界的元学习框架，通过构建学习任务的假设分布并使用先验知识进行学习，保证学习者适应新任务的不同方面。作者通过深度神经网络的实验证明了基于梯度的算法的有效性，并演示了在网络不同层次上体现先验信息的直观方式。