2　元學(xué)習(xí)框架

正如在第1章中講到的，元學(xué)習(xí)是基于任務(wù)的，目標(biāo)是對不同的任務(wù)快速地給出準(zhǔn)確的學(xué)習(xí)器。元學(xué)習(xí)算法框架非常靈活，包含很多種不同的思路和方法，這些思路和方法并沒有嚴(yán)格意義上的分類，但是這些思路和方法都實(shí)現(xiàn)了元學(xué)習(xí)的理念——讓機(jī)器學(xué)會學(xué)習(xí)。為了對這些思路和方法進(jìn)行說明，分析它們的發(fā)展理念和應(yīng)用上的優(yōu)勢，筆者將這些方法包含的思想進(jìn)行了如下劃分。

（1）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適應(yīng)法使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對任務(wù)的特性和共性進(jìn)行建模。視經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的表示力強(qiáng)，通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行合適的選擇和關(guān)聯(lián)，使用合適的深度學(xué)習(xí)模型，通過調(diào)參來適應(yīng)新任務(wù)，得到的元學(xué)習(xí)模型效果十分不錯(cuò)。

（2）度量學(xué)習(xí)適應(yīng)法（Metric-Based Adaptation）使用度量函數(shù)來衡量任務(wù)之間的相似性（Similarity），任務(wù)之間的相似性即任務(wù)之間的共性。度量函數(shù)中含有的變量參數(shù)包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征提取（Feature Extractor）、降維模型（Dimension Reduction）、設(shè)計(jì)的度量函數(shù)包含的參數(shù)，度量函數(shù)中的可變參數(shù)反映的是對任務(wù)之間共性的建模。

（3）基礎(chǔ)學(xué)習(xí)器和元學(xué)習(xí)器適應(yīng)法將任務(wù)特性的學(xué)習(xí)和任務(wù)之間共性的學(xué)習(xí)進(jìn)行了解耦。基礎(chǔ)學(xué)習(xí)器的優(yōu)化實(shí)現(xiàn)了對任務(wù)特性的最優(yōu)擬合，元學(xué)習(xí)器的優(yōu)化完成了對任務(wù)之間共性的學(xué)習(xí)，任務(wù)特性和任務(wù)共性的學(xué)習(xí)原本是共軛的任務(wù)，通過解耦，基礎(chǔ)學(xué)習(xí)器和元學(xué)習(xí)器同時(shí)在這兩項(xiàng)上達(dá)到了最好的效果，并且通過基礎(chǔ)學(xué)習(xí)器和元學(xué)習(xí)器之間的溝通將二者有機(jī)結(jié)合了起來。

（4）貝葉斯元學(xué)習(xí)（Bayesian Meta-Learning）適應(yīng)法將貝葉斯方法融入元學(xué)習(xí)算法，擴(kuò)大了學(xué)習(xí)器的選擇范圍，對分布進(jìn)行抽樣或者近似，加速學(xué)習(xí)器的更新，通過生成式的抽樣方式，加入演化，使用有監(jiān)督學(xué)習(xí)方式對學(xué)習(xí)器進(jìn)行更新。

元學(xué)習(xí)的思路很多，與其他學(xué)習(xí)領(lǐng)域的結(jié)合非常多，初衷是讓機(jī)器學(xué)會使用其他學(xué)習(xí)框架進(jìn)行學(xué)習(xí)，讓其他學(xué)習(xí)框架變得更加接近General AI的理念，以下只是很多這些結(jié)合中的部分例子。

（1）在線學(xué)習(xí)每次接收到的流式數(shù)據(jù)都是小樣本數(shù)據(jù)，每次接收到的流式數(shù)據(jù)都被看作一個(gè)新任務(wù)，機(jī)器需要根據(jù)小樣本新任務(wù)及時(shí)做出反應(yīng)，尤其是遇到從未見過的小概率事件，此時(shí)考慮元學(xué)習(xí)提高原模型的泛化能力非常必要。

（2）強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning）考慮機(jī)器與環(huán)境之間的交互，學(xué)會使用獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制（Reward Utility），采用序貫決策算法（Sequential Decision Making），根據(jù)獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制計(jì)算最優(yōu)的行動策略。考慮到環(huán)境是多變且有時(shí)是無法預(yù)測的，機(jī)器需要快速及時(shí)地更新此時(shí)的最優(yōu)策略，且已有的深度學(xué)習(xí)模型也需要泛化到新的環(huán)境下，元強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Meta Reinforcement Learning，Meta RL）是元學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)結(jié)合產(chǎn)生的領(lǐng)域。

（3）模仿學(xué)習(xí)（Imitation Learning）是機(jī)器人對另一個(gè)機(jī)器人或者人類的行為進(jìn)行模仿，模仿人類或機(jī)器人的行為，估計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，然后根據(jù)獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制優(yōu)化策略。類似地，元模仿學(xué)習(xí)是元學(xué)習(xí)和模仿學(xué)習(xí)結(jié)合產(chǎn)生的領(lǐng)域，使機(jī)器人通過一次模仿學(xué)會新動作。這意味著機(jī)器人通過一個(gè)模仿數(shù)據(jù)更新了深度模仿學(xué)習(xí)模型，元學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、模仿學(xué)習(xí)、在線學(xué)習(xí)往往結(jié)合起來解決機(jī)器人領(lǐng)域的復(fù)雜問題。

（4）聯(lián)邦學(xué)習(xí)（Federated Learning）注重在學(xué)習(xí)過程中的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)（Data Privacy），每個(gè)用戶端的數(shù)據(jù)被認(rèn)為是一個(gè)任務(wù)數(shù)據(jù)集，所有用戶端的地位是同等的，不同任務(wù)中的數(shù)據(jù)集是只屬于這個(gè)用戶端的隱私數(shù)據(jù)。元學(xué)習(xí)器的功能是學(xué)習(xí)所有用戶端數(shù)據(jù)的共性，給基礎(chǔ)學(xué)習(xí)器提供初始值。例如，對于基于隨機(jī)梯度下降的基礎(chǔ)學(xué)習(xí)器來說，元學(xué)習(xí)器提供基礎(chǔ)學(xué)習(xí)器的參數(shù)初始值，基礎(chǔ)學(xué)習(xí)器提供任務(wù)數(shù)據(jù)集上目標(biāo)函數(shù)的梯度值。在基礎(chǔ)學(xué)習(xí)器和元學(xué)習(xí)器之間的溝通交流中，基礎(chǔ)學(xué)習(xí)器使用的是用戶端的隱私數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)不能直接供給元學(xué)習(xí)器，只能將目標(biāo)函數(shù)的梯度值傳遞到元學(xué)習(xí)器。在不同隱私保護(hù)的法律條款要求下，元學(xué)習(xí)器和基礎(chǔ)學(xué)習(xí)器溝通交流的內(nèi)容和范圍受到限制，此時(shí)，元學(xué)習(xí)模型變得更加復(fù)雜，元學(xué)習(xí)器在限制信息交流的情況下為新任務(wù)提供基礎(chǔ)學(xué)習(xí)器初始值。

深度學(xué)習(xí)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行設(shè)計(jì)來達(dá)到模型效果的SOTA新高度，元學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究為提高模型泛化能力和解決實(shí)際問題提供模型框架，在框架中融合了許多現(xiàn)有的機(jī)器學(xué)習(xí)思想。元學(xué)習(xí)中考慮很多基礎(chǔ)理論，給出模型更新理論上的直觀指引，適用于不同的應(yīng)用場景。本書將對這些元學(xué)習(xí)框架進(jìn)行簡要介紹，讀者可通過閱讀這些方法的簡要介紹了解方法的應(yīng)用場景，并且在已有方法的基礎(chǔ)上進(jìn)行修改和組合，形成新的元學(xué)習(xí)方法，以解決讀者遇到的實(shí)際問題。