迁移学习在很多场景获得越来越多的应用。例如在图像识别中，例如同一个实体在不同的光照条件写拍摄的照片，模型识别的性能会下降，从而需要我们从一个场景迁移到另一个场景的情况。例如在医疗领域，一些罕见病的天然样本就是短缺的，那么如果利用现有的数据学习到这些新的知识呢？这些都是迁移学习需要解决的问题。以下的场景也同样有迁移学习的身影出没。数据量小机器学习需要鲁棒性个性化定制问题用户隐私数据安全定义给定源域$

今天我们来介绍一种比较特殊的网络，孪生神经网络。这也是实现元学习的一种常见的方式。我们先来抛出一个问题，目前市面上人脸识别的应用十分多，那么它们是怎么做到的呢？如果让你来做一个人脸识别的应用，你怎么来实现这个算法呢？第一时间你的的想法是不是老子搞它每个人N多的数据集，然后弄个M分类，这样每次就变成一个图片识别的任务，easy。想想其实也是可以的，但是似乎不太符合时间，哪里弄来这么多的人的样本呢？话

本章节中我们来介绍一个具有适应能力的神经网络学习框架CSN，接下来咱们就来看看这个网络是如何学习的。网络整体架构上面这个图是整个学习框架的整体架构，接下来我们来一点一点的讲解其中的细节。假设我们一大批数据的训练任务已经训练好，突然来了一个新的任务，怎么把我们已经训练好的网络进行一定的复用快速的应用到新任务呢？这就是本文一个要解决的问题。$$\begin{cases}\begin{align}\en