元学习包括Zero-Shot/One-Shot/Few-Shot 学习，模型无关元学习(Model Agnostic Meta Learning) 和元强化学习（Meta Reinforcement Learning）等

元学习的训练样本和测试样本都是基于任务的，训练样本来源于多个任务，首先学习一个任务共有的函数$F_{\varphi }$。如下图所示训练任务有两个，目标任务有一个。用于训练任务的训练集称为support set，测试集称为query set。

利用不同的任务的support set得到映射函数$f_{{\hat{\theta }}^1}$，$f_{{\hat{\theta }}^2}$，

从图中可以看出，元学习的损失通过$N$个训练任务query set上损失相加得到。若定义在第n个任务query set 的损失是 $l^n$，则对于N个任务来说，总的损失为 $L(\varphi )={\sum }_{n=1}^N{l}^n$。

传统深度学习与元学习的区别如下图：

传统深度学习：定义一个网络架构，初始化参数，然后通过自己选择的优化器更新参数，图中通过两次epoch更新最终得到网络输出 $\hat{\theta }$

注意到红色方框中的东西都是人为设计定义的

元学习：自动学习或者说代替方框中的东西，不同的代替方式就发明出不同的元学习算法。对应与三个方框分别是：

1. 学习网络结构 Network Architecture Search (NAS)
2. 学习参数的初始化，例如MAML算法，Reptile算法
3. 学习优化器
   

与其他几种学习方法思想区别：

1. 终身学习：一个模型可以做所有的任务

2. 元学习：掌握其他任务的内在原理从而举一反三

3. 迁移学习种的预训练：感觉很像元学习中的学习参数的初始化。但是预训练后的模型，需要根据下游任务增加不同的网络结构；（不确定，需要进一步学习）

参考：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/108503451