BOML-用于元学习的Python双层优化库 BOML是一个模块化的优化库，它将几种ML算法统一为一个通用的双层优化框架。它提供了用于实现流行的双层优化算法的接口，因此您可以快速构建自己的元学习神经网络并测试其性能。 ReadMe.md包含简短介绍，以在少数镜头分类字段中实现基于元初始化和基于元功能的方法。除已提出的算法外，还可以使用较低级别策略和较高级别策略的各种组合。 元学习 当通过学习具有良好泛化能力的初始化来面对传入的新任务时，元学习效果很好。它甚至在提供少量培训数据的情况下也具有良好的性能，从而催生了针对不同应用的各种解决方案，例如少发性学习问题。 我们提出了一个通用的双层优化范例，以统一不同类型的元学习方法，其数学形式可以总结如下： 通用优化例程 在这里，我们在图中说明了一般的优化过程和分层构建的策略，可以在以下示例中快速实现它们。 文献资料 有关基本功能和构建过程的更多详

BilevelOptimization.jl：基于JuMP的工具箱，用于解决双层优化问题