Model-Agnostic Meta-Learning[1]（MAML）算法是一种模型无关的元学习算法，其模型无关体现在，能够与任何使用了梯度下降法的模型相兼容，广泛应用于各种不同的机器学习任务，包括分类、识别、强化学习等领域。
元学习的目标，是在大量不同的任务上训练一个模型，使其能够使用极少量的训练数据（即小样本），进行极少量的梯度下降步数，就能够迅速适应新任务，解决新问题。
在本项目复现的文献中，通过对模型参数进行显式训练，从而获得在各种任务下均能良好泛化的模型初始化参数。当面临小样本的新任务时，使用该初始化参数，能够在单步（或多步）梯度更新后，实现对该任务的学习和适配。为了复现文献中的实验结果，本项目基于paddlepaddle深度学习框架，在omniglot数据集上进行训练和测试，目标是达到并超过原文献的模型性能。
Omniglot 数据集包含50个不同的字母表，每个字母表中的字母各包含20个手写字符样本，每一个手写样本都是不同的人通过亚马逊的 Mechanical Turk 在线绘制的。Omniglot数据集的多样性强于MNIST数据集，是增强版的MNIST，常用与小样本识别任务。
考虑一个关于任务T的分布p(T)，我们希望模型能够对该任务分布很好的适配。在K-shot（即K个学习样本）的学习任务下，从p(T)分布中随机采样一个新任务Ti，在任务Ti的样本分布qi中随机采样K个样本，用这K个样本训练模型，获得LOSS，实现对模型f的内循环更新。然后再采样query个样本，评估新模型的LOSS，然后对模型f进行外循环更新。反复上述过程，从而使最终模型能够对任务分布p(T)上的所有情况，能够良好地泛化。算法可用下图进行示意。
2.2 算法流程 MAML算法针对小样本图像分类任务的计算流程，如下图所示：
本项目的难点在于，算法包含外循环和内循环两种梯度更新方式。内循环针对每一种任务T进行梯度更新，用更新后的模型重新评估LOSS；而外循环则要使用内循环中更新后的LOSS，在所有任务上更新原始模型。 使用paddle经典的动态图框架，在内循环更新完成后，模型各节点参数已经发生变化，loss已无法反传到先前的模型参数上。外循环的参数更新公式为
这里，要使用θ_i^'参数模型计算的LOSS，反传回θ，使用经典动态图模型架构无法实现。本方案通过自定义参数的方式，使函数层层级联，实现更灵活的参数控制。
本项目提供了pycharm完整工程，以及notebook工程文件。使用时需要根据代码注释提前将数据集进行解压，并执行make_data.py生成训练集、验证集和测试集数据文件。
当然，也可以直接使用本项目生成好的文件。
之后根据文件名进行相应任务的训练和测试。本项目将训练和测试代码写在了一个文件中，如果用户需要直接借用已训练好的模型直接进行评估，可以将测试部分代码自行拷贝出来，单独运行测试代码。
可运行的notebook工程，参见：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1869590