文件名称：Multimodality in Meta-Learning A Comprehensive Survey.pdf
文件大小：3.6MB
文件格式：PDF
更新时间：2021-10-08 19:46:00
元学习
作为一种比传统机器学习方法更有效的训练框架，元学习获得了广泛的欢迎。然而，在多模态任务等复杂任务分布中，其泛化能力尚未得到深入研究。近年来，基于多模态的元学习出现了一些研究。本综述从方法论和应用方面提供了基于多模态的元学习景观的全面概述。我们首先对元学习和多模态的定义进行了形式化的界定，并提出了这一新兴领域的研究挑战，如何丰富少样本或零样本情况下的输入，以及如何将模型泛化到新的任务中。然后我们提出了一个新的分类系统，系统地讨论了结合多模态任务的典型元学习算法。我们对相关论文的贡献进行了调研，并对其进行了分类总结。最后，提出了该领域的研究方向。