元学习

元学习，也称为“学习如何学习”，是一种机器学习方法，旨在通过学习多个任务的经验，提高在新任务上的学习效率。元学习的核心思想是从一组任务中提取通用的经验和知识，从而在遇到新任务时能够快速适应和学习。

入侵检测可以防御网络的攻击，但现有方法存在需要大量训练样本、泛化能力低、效果欠佳等不足，因此文章提出一种基于元学习的入侵检测研究算法(Model-Free Meta-Learning with Memory，MFMLM)。 MFMLM算法采用带记忆池的模型无关的元学习方法处理网络入侵检测问题，利用多轮采样获得多个小样本数据集，通过在多个数据集中进行训练，得到最优参数。方法利用元学习改善模型的判别和泛化能力，有效地缩短了训练时间，提高了检测准确率。实验结果表明，所提方法可以较好地解决入侵检测问题，具有良好的性能。