元学习代码实战

### 关于元学习的实战代码示例 元学习是一种使模型能够快速适应新任务的学习方法。以下是几个常见的 GitHub 项目和资源链接，它们提供了有关元学习的实际代码案例或教程。 #### MAML (Model-Agnostic Meta-Learning) MAML 是一种经典的元学习算法，其核心思想是通过优化初始参数来加速对新任务的学习过程。以下是一个基于 PyTorch 的实现： ```python import torch from torch import nn, optim class MAML(nn.Module): def __init__(self, model, meta_lr, task_lr): super(MAML, self).__init__() self.model = model self.meta_optimizer = optim.Adam(self.model.parameters(), lr=meta_lr) self.task_lr = task_lr def forward(self, train_x, train_y, test_x, test_y): # 记录原始参数 fast_weights = {name: param.clone() for name, param in self.model.named_parameters()} # 更新一次梯度（模拟内部循环） pred = self.model(train_x) loss = nn.functional.mse_loss(pred, train_y) gradients = torch.autograd.grad(loss, self.model.parameters()) for i, (name, param) in enumerate(fast_weights.items()): fast_weights[name] = param - self.task_lr * gradients[i] # 使用更新后的权重预测测试集 self.model.load_state_dict(fast_weights) test_pred = self.model(test_x) test_loss = nn.functional.mse_loss(test_pred, test_y) # 外部循环优化 self.meta_optimizer.zero_grad() test_loss.backward() self.meta_optimizer.step() return test_loss.item() ``` 上述代码展示了一个简单的 MAML 实现[^5]。 #### Prototypical Networks Prototypical Networks 是另一种流行的元学习方法，主要用于少样本分类任务。下面是一个 TensorFlow/Keras 版本的简单实现： ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Dense, Input from tensorflow.keras.models import Model def create_prototype_network(input_dim, output_dim): inputs = Input(shape=(input_dim,)) hidden = Dense(128, activation='relu')(inputs) outputs = Dense(output_dim, activation='softmax')(hidden) model = Model(inputs, outputs) model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) return model model = create_prototype_network(input_dim=784, output_dim=10) ``` 该网络可以扩展到支持更复杂的嵌入层设计，并适用于多种数据分布场景[^6]。 #### 元学习相关 GitHub 仓库推荐 - **Meta-SGD**: 这个项目实现了 SGD 和 MAML 的变体，允许自适应调整每一步的学习率 https://github.com/dragen1860/MetaSGD-pytorch[^7] - **Few-Shot Learning with Prototypical Networks**: 提供了完整的原型网络实现及其在图像分类中的应用实例 https://github.com/jakesnell/prototypical-networks[^8] ---