1.学习目标不同

元学习的目标是学习如何学习，即通过在多个任务上进行训练，学习出一种通用的学习策略。而迁移学习的目标是将在一个任务上学到的知识迁移到另一个相关任务上。

2.数据利用方式不同

元学习需要同时处理多个任务的数据，并且每个任务的数据量通常较小。而迁移学习则主要依赖于源任务的大量数据，并将学习到的模型应用到目标任务上。

3.学习机制不同

元学习通过在多个任务上学习，更新元参数以找到优异的学习策略。而迁移学习则是通过在源任务上训练，学习到的知识被编码到模型的参数中，然后将这些参数用作目标任务的初始参数。

4.模型复杂度不同

元学习需要学习的模型通常更复杂，因为它需要从多个任务中学习出通用的学习策略。而迁移学习的模型通常更简单，因为它只需要对源任务进行学习。

5.适用场景不同

元学习适合于任务间有一定相关性，但每个任务的数据量较小的场景。而迁移学习适合于源任务和目标任务有一定相关性，并且源任务有大量数据可供学习的场景。

延伸阅读

元学习和迁移学习在现实问题中的应用

元学习和迁移学习已经在许多领域得到了广泛的应用，包括自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。通过从不同的任务中学习和迁移知识，它们能够有效地解决数据稀缺和任务多样性的问题，提高模型的泛化能力和学习效率。这些方法在未来的人工智能发展中具有重要的价值和潜力。