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元學習中任務分佈偏移的PAC-Bayesian泛化界引言元學習作為機器學習領域的重要分支，旨在使模型能夠從少量樣本中快速學習新任務，其核心挑戰之一便是如何在任務分佈發生偏移時保持強泛化能力。傳統機器學習理論主要關注數據分佈固定情況下的泛化分析，而元學習環境下面臨的任務分佈偏移問題則需要更深入的理論框架。PAC-Bayesian理論為這一問題提供了有力的數學工具，通