【PaddlePaddle Hackathon 2】93、在PaddleFSL将模型库中的MAML和ANIL转为优化算法api

[Chen Long]

（此 ISSUE 为 PaddlePaddle Hackathon 第二期活动的任务 ISSUE，更多详见 【PaddlePaddle Hackathon 第二期】任务总览）

【任务说明】

• 任务标题：在PaddleFSL将模型库中的MAML和ANIL转为优化算法api
• 模型技术标签：PaddlePaddle, few-shot learning, meta learning
• 任务难度：困难
• 详细描述：在PaddleFSL中，小样本学习经典算法MAML和ANIL以模型方式提供。要求将它们转换成任何模型可调用的算法api。需要重新封装MAML和ANIL，设计其使用方式。可以参考learn2learn和higher的设计。

【提交内容】

• 设计文档，并提 PR 至 PaddlePaddle/community 的 rfcs/FSL-Mate 目录
• 任务 PR 到 PaddleFSL
• 任务单测文件
• 调用路径：paddlefsl.metaopt.maml和paddlefsl.metaopt.anil

【合入标准】

在Omniglot和miniImageNet数据集的5-way 1-shot任务和5-way 5-shot任务进行测试。使用算法api版的MAML, ANIL获得与原汇报结果一致或更高的效果。

【技术要求】

熟练掌握 Python

【答疑交流】

• 如果在开发中对于上述任务有任何问题，欢迎在本 ISSUE 下留言交流。
• 对于开发中的共性问题，在活动过程中，会定期组织答疑，请大家关注官网&QQ群的通知，及时参与。