【五分钟机器学习】卷积神经网络II：和传统学习模型的区别

meta learning 元学习--模型可以解决相似的问题

task-specific learning 特定任务学习

multi-task learning

cnn在元学习中有优势：02:34

关于反向传播的解释（自己搜的，若不正确欢迎指正）：

反向传播的核心原理是链式法则，即将整个神经网络看作是由一系列的函数组成，每个函数的输出作为下一个函数的输入，然后通过链式法则计算每个函数对输入的偏导数，从而计算整个神经网络对输入和参数的偏导数，然后根据梯度下降算法更新参数。

最后，由CNN的特点 04:39 引出了下一篇https://www.bilibili.com/video/BV1Gt4y1Q7Kq/?spm_id_from=333.999.0.0