前言
本文提出了一个基于LSTM的meta-learner模型来学习最优化算法，该算法将用于训练另一个learner分类器（神经网络分类器）。meta-learner捕获了任务中的short-term知识，和所有任务中共有的long-term知识，由meta-learner模型优化的另一个learner分类器在每个任务上都能快速收敛。本文提出了一个基于LSTM的meta-learner模型来学习最优化算法，该算法将用于训练另
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Optimization as a model for few-shot learning 论文笔记
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