遷移學習（資料篇）：把生成模型當成可以操作的資料｜MIT 6.7960 第 19 堂
生成模型加上它的潛在空間可以當成一份能操作的資料：沿潛在方向移動可以產生反事實影像、少量人工標註可以擴成整份分割資料集（一張標註過的 GAN 影像約抵 100 張一般標註影像）。但用生成資料訓練表示目前仍輸給真實資料（課堂引的數字是 42.6% 對 43.9%），而且稀有類別正好是生成模型最不可靠的地方。
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2 篇文章Meta-RL——讓 agent 學會怎麼快速學新任務｜Stanford CS224R 第 13 堂
Meta-RL 在很多任務上訓練，目標是遇到新任務時只靠少量經驗就能解決。CS224R 第 13 講把它寫成「先探索收一點資料，再用這些資料適應」，最直接的做法是 black-box meta-RL（RL²）：一個有記憶的網路把過去的 (s, a, r) 當輸入，隱藏狀態跨 episode 保留。它通用、表達力強，但難最佳化，尤其探索很難時：探索和執行互相依賴，端到端訓練容易卡住。投影片接著比較 PEARL 的 posterior sampling、MetaCURE 的預測式探索，以及 DREAM 用任務表示把探索和執行拆開訓練。