作为一种比传统机器学习方法更有效的训练框架，元学习获得了广泛的欢迎。然而，在多模态任务等复杂任务分布中，其泛化能力尚未得到深入研究。近年来，基于多模态的元学习出现了一些研究。本综述从方法论和应用方面提供了基于多模态的元学习景观的全面概述。我们首先对元学习和多模态的定义进行了形式化的界定，并提出了这一新兴领域的研究挑战，如何丰富少样本或零样本情况下的输入，以及如何将模型泛化到新的任务中。然后我们提出了一个新的分类系统，系统地讨论了结合多模态任务的典型元学习算法。我们对相关论文的贡献进行了调研，并对其进行了分类总结。最后，提出了该领域的研究方向。
元学习，也称为学习如何学习，是一种机器学习方法，它使模型能够从有限的数据中快速适应新任务。这种框架在处理复杂任务分布时，如多模态任务，展现了巨大的潜力。多模态数据通常涉及多种感官输入，如图像、文本、音频和视频，这些输入在现实世界的应用中是常见的。在多模态元学习中，目标是让模型能有效地整合来自不同模态的信息，以提高泛化能力和适应性。
元学习的主要挑战在于如何在少量样本（如在几shot学习中）或没有样本（零shot学习）的情况下，使模型能够从先前的任务中提取知识并应用于新任务。这需要模型具备理解不同模态间关系、捕获跨模态语义和泛化到未知任务的能力。在《Multimodality in Meta-Learning: A Comprehensive Survey》这篇综述中，作者们对这些挑战进行了形式化的定义，并探讨了解决这些问题的方法。
文章提出了一种新的分类系统，用于系统性地分析结合多模态任务的元学习算法。这个分类系统可能包括了基于表示学习、模型参数调整、优化过程学习等多种方法。表示学习关注于构建能够捕捉不同模态间共享结构的特征表示；模型参数调整则探讨如何高效地调整模型以适应新任务；而优化过程学习则研究如何学习一种优化策略，使得模型能快速适应新任务的损失函数。
在深度学习领域，多模态元学习已经成为一个重要研究方向，因为它可以提高模型在处理如语音识别、自然语言理解和图像识别等跨模态任务时的性能。通过在小规模的多模态数据上进行训练，模型能够学习到通用的表示，从而在新任务上表现得更加灵活和准确。
相关论文的贡献被按照这个分类系统进行了梳理和总结，这为研究人员提供了对该领域现有工作全面的理解。这些贡献可能包括创新的网络架构设计、新颖的训练策略、以及对不同模态融合的有效方法。通过对这些工作的总结，研究者可以发现当前方法的优点和不足，为未来的研究提供方向。
文章提出了多模态元学习领域的潜在研究方向。这些可能包括发展更高效的元学习算法来处理高维度的多模态数据、探索如何更好地利用未标注数据进行学习、以及研究如何在保护隐私的同时实现跨模态学习。此外，跨域泛化和适应性也是未来研究的关键点，尤其是在实际应用中，模型需要能够应对不断变化的环境和模态组合。
多模态元学习是深度学习和机器学习领域的一个前沿话题，它旨在通过模拟人类的学习机制，解决数据稀缺和任务多样性的问题。通过深入研究和开发在这个领域的算法和技术，我们可以期待模型在处理复杂多模态任务时展现出更强的智能和灵活性。
