meta learning에 대해 공부하려고 Meta-Learning in Neural Networks: A Survey 논문을 참고하여 meta-learning의 개념과 어떤 방법들이 있는지 봤다. 후에는 관련 유명한 논문들을 하나씩 읽으면서 좀더 자세한 방법을 공부할 예정이다. 개념 지금까지의 머신러닝 모델은 손수 설계된 고정된 학습 알고리즘을 사용하여 특정한 task를 해결하기 위해 scratch로부터 학습된다. 반면 meta-learning은 관련된 task의 분포까지 커버할 수 있도록 많은 학습을 통해 얻은 경험을 이용하여 모델을 향상시킬 수 있게된다. meta-learning은 ‘학습하는 법을 학습’하는 방법으로 보통 이해되는데, 이는 많은 학습들(multiple learning episodes..
