# 元学习：学会快速学习

- 原标题：Meta-Learning: Learning to Learn Fast
- 类型：教程
- 来源：Lilian Weng 博客
- 发布时间：未知（待核验）
- 首次精选：2026-10-29 23:09
- 分级：值得看
- 学习层级：深入
- 主题：[reinforcement-alignment](<https://oplearnx.com/md/topics/reinforcement-alignment.md>)（第 19 位）、[neural-model-foundations](<https://oplearnx.com/md/topics/neural-model-foundations.md>)（第 33 位）
- 原文链接：[https://lilianweng.github.io/posts/2018-11-30-meta-learning](<https://lilianweng.github.io/posts/2018-11-30-meta-learning>)
- 本站页面：[https://oplearnx.com/resources/pk\_a19545abb064](<https://oplearnx.com/resources/pk_a19545abb064>)

## 摘要

Lil'Log 博客介绍元学习的文章。先定义元学习问题并说明训练与测试方式的一致性，然后按三类方法展开：基于度量的方法（孪生网络、匹配网络、关系网络、原型网络）、基于模型的方法（记忆增强网络、Meta Networks、快速权重），以及基于优化的方法（LSTM 元学习器、MAML、一阶 MAML、Reptile），并附有中文译本链接。

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来源：LearnMap · 学径（https://oplearnx.com）