メタ学習

メタ学習

• 学習システムが新しいタスクを効率的に学習する方法を学習することを指します。
• これは、以前に学習したタスクの情報を利用して新しいタスクを学習することができるという点で、通常の「学習」とは異なります。
• メタ学習は、人工知能、機械学習、強化学習などのタスクで高いパフォーマンスを発揮することが期待されています。

MAML (Model-Agnostic Meta-Learning)

• メタ学習のアルゴリズムの1つです。
• メタ学習は、学習タスクを繰り返すことによって、新しいタスクを高速に学習する能力を学習することを目的としています。
• MAMLは、このメタ学習のタスクを実現するために、全体的な初期設定を学習し、その後、この初期設定を基に、各タスクの最適なパラメータを学習することによって、新しいタスクを効率的に学習することができます。

Meta-testing accuracy

• メタ学習の評価方法の一つです。
• これは、学習済みのメタ学習モデルが新しいタスク上での予測精度を表すものです。
• メタ学習のモデルは、事前に複数のタスクでトレーニングされていますが、それらのタスクを利用して、新しいタスクでの予測を行うことができます。
• Meta-testing accuracyは、この予測精度を評価するために使われます。