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。例如，A是元学习算法，ω是可以学习的算法参数，通常称为原知识。得到最适用的Fω之后，再将测试数据输入，得到fθ最终输出结果。多任务元学习不仅可以区分猫与狗图片，还能区分苹果与橘子，自行车与小汽车等。ω是对所有分类任务都比较好的超参数，超参数就是机器学习模型中的框架参数，神经网络的初始权值和阈值。得到超参数之后，可以让它完成新的任务。例如，多任务元学习可找到初步适合所有任务的算法，并且这个算法能够处理新的任务。三个任务的元学习如图10-3所示。元学习是针对传统神经网络模型的泛化性能不足、适应性较差的特点而提出的一种学习方法。元学习的主要思想是通过少量的计算就可
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