程中学习如何快速适应新领域。
MAML（Model-Agnostic Meta-Learning）算法可能适用...需要设计合适的任务分布，让模型在元训练中见到足够的多样性...领域适应的关键是找到领域不变的特征表示...我能听到自己内心对技术细节的思考。
这些想法越来越成熟，形成了完整的技术方案。
实现过程非常复杂。
元学习算法本身就很难调试，跨领域的设定更增加了难度。
我花了半年时间才完成第一版模型。
初步实验结果很有希望。
在目标领域只用少量数据微调的情况下，我的模型比基线方法提升了12.5%。
这是一个很显著的改进。
