本文整理了基于分类范畴的元学习论文综述。按arXiv上提交日期排序。按照如下进行分类：元学习综述(Survey)、小样本学习(Few-shot learning)、大规模数据集(Large scale dataset)、不平衡类(Imbalance class)、NLP、架构搜索(Architecture search)、依赖任务(Task-dependent)、异构任务(Heterogeneous task)、终身学习(Lifelong learning)、域生成(Domain generation)、贝叶斯推理(Bayesian inference)、学习曲线(Learning curves)、配置转移(Configuration transfer)、无监督学习(Unsupervised learning)、超参数(Hyperparameter)、模型压缩(Model compression)、核学习(Kernel learning)、优化(Optimization)、理论(Theory)、在线凸优化(Online convex optimization)。

原文地址：
https://github.com/oneHuster/MetaLearningPapers