激活元学习（MAML）二阶优化路径，实现跨任务梯度对齐（任务间梯度余弦相似度≥0.62），支持仅5个标注样本达成92%分类准确率 🆔 ID: 186126 ✅ 可用
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优化原型网络（Prototypical Networks）类中心计算，通过欧氏距离度量（阈值≤0.38）实现5-way 1-shot分类F1-score≥0.89 🆔 ID: 186127 ✅ 可用
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调节关系网络（Relation Network）注意力权重（GAT层边权重≥0.71），在5-shot任务中维持特征相似度计算误差≤0.15 🆔 ID: 186128 ✅ 可用
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校准匹配网络（Matching Networks）记忆库更新策略（最近邻k=3，λ衰减系数0.87），实现1-shot图像检索mAP≥0.76 🆔 ID: 186129 ✅ 可用
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激活模型无关元学习（MAML）内循环自适应步长（α=0.01-0.05），在 Omniglot 数据集上达成5-way 1-shot准确率≥94.3% 🆔 ID: 186130 ✅ 可用
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优化基于度量的小样本学习（Siamese Networks）对比损失（margin=1.0，三元组采样比例1:2:1），实现1-shot人脸验证AUC≥0.91 🆔 ID: 186131 ✅ 可用
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调节特征金字塔网络（FPN）多尺度融合权重（低层特征贡献≥0.35），在CUB-200数据集达成20-way 1-shot分类mAP≥0.68 🆔 ID: 186132 ✅ 可用
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激活动态路由胶囊网络（Dynamic Routing）迭代次数（r=3，耦合系数β_a=0.01），实现5-shot 3D形状分类准确率≥89.7% 🆔 ID: 186133 ✅ 可用
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校准基于优化的元学习（Reptile）内循环采样策略（任务批次k=4，外循环步长η=0.1），在mini-ImageNet达成5-way 1-shot准确率≥72.4% 🆔 ID: 186134 ✅ 可用
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优化记忆增强神经网络（MANN）读写头注意力（NTM记忆矩阵稀疏度≥0.62），实现1-shot序列预测困惑度≤23.5 🆔 ID: 186135 ✅ 可用
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激活基于梯度的元学习（Meta-SGD）自适应学习率（每个参数独立η_i∈[0.001,0.1]），在Sinusoid回归任务达成1-shot MSE≤0.021 🆔 ID: 186136 ✅ 可用
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调节对比聚类损失（ProtoNCE）温度参数（τ=0.15，负样本比例4:1），在TieredImageNet 5-way 1-shot分类准确率≥78.9% 🆔 ID: 186137 ✅ 可用
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校准跨域小样本适应（CORAL+MMD）特征分布对齐权重（域偏移σ≤0.25时λ=0.3），实现跨模态1-shot分类准确率≥65.2% 🆔 ID: 186138 ✅ 可用
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优化基于能量的小样本学习（Energy-based）决策边界锐度（Hinge loss margin=0.8），在5-shot异常检测AUROC≥0.93 🆔 ID: 186139 ✅ 可用
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激活元对抗训练（Meta-Adv）生成器迭代次数（G_steps=2，D_steps=1），在1-shot文本分类任务F1-score≥0.84 🆔 ID: 186140 ✅ 可用
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调节基于原型的增量学习（iPrototypical）旧类权重衰减（λ_decay=0.92），在5-way 1-shot增量分类中保持旧类准确率≥81% 🆔 ID: 186141 ✅ 可用
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校准少样本生成对抗网络（few-shot GAN）判别器更新频率（D:G=5:1，梯度惩罚λ=10），实现1-shot图像生成FID≤28.7 🆔 ID: 186142 ✅ 可用
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优化基于提示的小样本微调（Prompt-Tuning）连续提示维度（d_prompt=80，学习率η_p=0.01），在GLUE基准1-shot任务准确率≥67.3% 🆔 ID: 186143 ✅ 可用
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激活元批量归一化（Meta-BN）统计量聚合（运行均值ε=0.01，任务批次k=3），在5-way 1-shot分类中维持特征稳定性（方差≤0.12） 🆔 ID: 186144 ✅ 可用
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调节基于图神经网络的小样本学习（GNN-FSL）邻域采样数（K=9，边权重归一化），在分子属性预测1-shot任务RMSE≤0.41 🆔 ID: 186145 ✅ 可用
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校准动态网络扩展（Dynamic Convolution）滤波器生成策略（卷积核k=3，膨胀率d=1），在1-shot纹理分类准确率≥86.5% 🆔 ID: 186146 ✅ 可用
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优化基于对比的小样本分割（Contrastive Mask）正负样本平衡（IoU阈值τ=0.3，负样本挖掘比例2:1），在1-shot COCO分割mAP≥0.42 🆔 ID: 186147 ✅ 可用
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激活元课程学习（Curriculum-Meta）难度调度（样本置信度阈值≥0.7，迭代步长γ=0.05），在5-way 1-shot分类中达成渐进准确率≥91.2% 🆔 ID: 186148 ✅ 可用
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调节基于记忆回放的小样本持续学习（ER-Meta）旧样本重放比例（λ_replay=0.25，记忆库大小N=200），在10-task 1-shot序列中遗忘率≤18% 🆔 ID: 186149 ✅ 可用
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校准少样本自监督预训练（MoCo-FSL）动量编码器更新率（m=0.99，队列大小K=65536），在1-shot线性评估准确率≥71.8% 🆔 ID: 186150 ✅ 可用
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优化基于原型蒸馏的小样本微调（Proto-Distill）教师-学生一致性损失（KL散度温度τ=2.0），在1-shot细粒度分类F1-score≥0.83 🆔 ID: 186151 ✅ 可用
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激活元特征解耦（Disentangled-Meta）属性分离权重（类别相关λ_c=0.7，域相关λ_d=0.3），在5-way 1-shot跨域分类准确率≥75.6 🆔 ID: 186152 ✅ 可用
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调节基于神经架构搜索的小样本优化（NAS-FSL）搜索空间约束（层数≤4，通道数∈[16,64]），在1-shot分类任务中达成最优模型大小≤1.2MB 🆔 ID: 186153 ✅ 可用
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校准少样本联邦学习（Fed-FSL）客户端选择策略（参与率ρ=0.6，本地更新轮次E=3），在5-way 1-shot分布式场景中全局准确率≥69.4 🆔 ID: 186154 ✅ 可用
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优化基于对比预训练的小样本适配（SimCLR-FSL）投影头维度（d_proj=128，温度τ=0.5），在1-shot ImageNet线性探测准确率≥58.9 🆔 ID: 186155 ✅ 可用
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