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元学习贝叶斯 MAML

由于模型固有的不确定性，学习从少量数据集推断贝叶斯后验是实现稳健元学习的重要一步。在本文中，我们提出了一种新的贝叶斯模型不可知的元学习方法。该方法结合了有效的基于梯度的元学习和非参数变分推理。与以往的方法不同的是，在快速适应过程中，该方法能够学习复杂的不确定性结构，而不是简单的高斯近似;在元更新过程中，采用了新的贝叶斯机制，防止了元级过拟合。它仍然是一种基于梯度的方法，也是第一个适用于包括强化学习在内的各种任务的不依赖贝叶斯模型的元学习方法。实验结果表明，该方法在正弦回归、图像分类、主动学习和强化学习等方面具有较好的准确性和鲁棒性。

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