元学习快速适应方法、装置、设备、介质和程序产品

本申请涉及一种元学习快速适应方法、装置、设备、介质和程序产品，涉及人工智能技术领域。所述方法包括：通过分析任务特征，识别任务间的相似性，并据此进行任务分组和模型参数的特定初始化，以实现对新任务的快速适应。本发明在保持模型泛化能力的同时，显著提升了适应速度和学习效率。此外，本发明不仅在理论上提供了对元学习算法快速适应能力的深入理解，而且在实际应用中展现了其高效性和可靠性。通过本发明，多模态元学习模型的训练变得更加快速、精确，极大地扩展了元学习技术的应用范围和实用价值。