论文摘要：元学习仅需少量学习就可以获取先前的先前任务和经验，从而可以从少量数据中学习新任务。但是，短镜头学习中的一个关键挑战是任务模糊性：即使可以从大量先前任务中元学习强大的先验知识，但用于新任务的小数据集也可能太含糊而无法获取单个模型（例如，针对该任务的分类器）。在本文中，我们提出了一种概率元学习算法，该算法可以从模型分布中为新任务采样模型。我们的方法扩展了模型不可知的元学习，它通过梯度下降适应新任务，并结合了通过变分下界训练的参数分布。在元测试时，我们的算法通过将噪声注入梯度下降的简单过程进
