[ Meta Learning ] 모델 기반 메타 러닝 이해하기

Meta Learning for Model

     - Model 기반의 Meta Learning에서 학습하고자 하는 학습 방법은 순환 신경망의 은닉 상태와

       같은 변화하는 내부 다이내믹스(internal dynamics)입니다. 

 

     - LSTM과 같이, 많은 태스크를 학습하여, 정보를 기억하는 것을 목표로 합니다.

        즉 LSTM과 같은 메모리 안의 내부 다이내믹스(internal dynamics)가 일종의 학습 방법이라고 해석할 수 있습니다.

즉, 정리해보자면

         1. 태스크 분포 p(T)에서 태스크 T_{i}를 샘플링합니다.

         2. 태스크 T_{i}를 D_{train}과 D_{test}로 분리합니다.

         3. 태스크 파라미터를 아래와 같은 식을 활용하여, 계산합니다.

 

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