元学习（Meta-learning）是一种机器学习方法，其目的是训练模型能够快速适应新任务。Reptile 是一种简单而有效的元学习算法，由 OpenAI 提出。它属于一种梯度下降方法，旨在通过多次微调模型参数来提高模型在新任务上的表现。
Reptile算法概述
Reptile 算法的核心思想是通过多任务训练来寻找一种参数初始化，使得模型在少量训练步骤后能够快速适应新任务。以下是 Reptile 的主要步骤：
- 任务采样：从任务分布中随机采样一个任务。
- 任务训练：在该任务上进行多个梯度下降步骤，得到新的模型参数。
- 参数更新：将初始参数向新的模型参数方向更新，更新的幅度由学习率决定。
- 重复：重复上述步骤，直到模型参数收敛。
具体步骤
- 初始化参数 (\theta)。
- 循环直到收敛：
- 从任务分布 ( p ( T ) p(\mathc
)
