一 種特殊的 學 習技 術
元 學 習（Meta Learning），也被 稱 為 「 學 會 學 習 」（Learning to Learn），是一 種特殊的 學 習技 術，重 點 在於使 機器或 個 體能 夠 從 經 驗中 學 習 並改 進其 學 習算法。
元 學 習的核心思想是利用 過去的知 識和 經 驗 來指 導新的 學 習 過程，不 僅限 於特定的任 務或 領域， 從而 實 現 對新任 務快速 適 應和高效 處理。在元 學 習框架下，模型不 僅 學 習具 體任 務的知 識， 還 學 習如何更好地 學 習新任 務。
元 學 習的 套用 包括但不限 於少 樣本 學 習（Few-Shot Learning），在 後者中，模型利用先前任 務的 經 驗 來快速 適 應新任 務， 無需大量 訓 練 數 據。元 學 習的 實 現通常涉及 將 學 習 過程分 為 兩個主要部分：元 訓 練（Meta-Training）和元 測 試（Meta-Testing）。在元 訓 練 階段，系 統 從多 個任 務中 學 習如何 學 習；在元 測 試 階段，它使用 這些知 識 來 處理全新任 務。