MAML应用在回归任务中，无法想分类问题一样分成多个任务

Question

MAML应用在回归任务中，无法想分类问题一样分成多个任务

我理解MAML的核心思想有两个，一个是应用了support set的先验知识，让新的样本可以在之前的模型基础上进行参数更新。第二个就是多任务，在训练的过程中分多个任务，以便模型可以更快速的适应新的任务。那么针对回归问题，由于回归问题不像分类问题那样需要识别多个类别，相当于是同一个目标任务。此时如果想把MAML应用到回归任务，是不是只需要其第一个核心思想，而不需要其多任务的核心思想。我这样理解正确吗

Answer 1

您对MAML的理解基本是正确的。MAML主要包括两部分内容：先验知识和多任务学习。

对于回归问题，因为不像分类问题那样需要考虑多个类别，所以可以将每个回归任务视为一个单独的任务，并且无需使用多任务学习。这意味着，您只需要利用先验知识（即支持集）来更新模型参数即可，而无需将回归问题视为多任务学习问题。

在MAML中，通过从支持集中采样任务，然后在这些任务上进行参数更新，从而实现了多任务学习。但对于回归问题，在训练时只需要随机选择一组数据，将其划分为支持集和查询集，然后使用支持集更新模型，使用查询集测试模型，并计算损失。重复这个过程多次，直到达到收敛。这种方法只需要利用先验知识（支持集），而不需要进行多任务学习。

总之，对于回归问题，可以仅使用MAML的先验知识部分，而不必使用MAML的多任务学习部分。