【元学习】MER论文解析：持续/增量学习下的元学习模型

论文: M. Reimer, I. Cases, R. Ajemian, M. Liu, I. Rish, Y. Tu, G. Tesauro, Learning to learn without forgetting by maximizing transfer and minimizing interference, in: ICLR, 2019.

提出了Meta-Experience Replay (MER) 模型，将经验重放与基于优化的元学习相结合，基于Reptile元学习模型，以最大限度地转移和最小化基于未来梯度的干扰

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代码注释（分别针对 Task-IL 任务增量和 Class-IL 类增量场景下）：https://blog.csdn.net/qq_41933740/article/details/120484992