[发明专利]多任务神经网络的训练方法、装置、电子设备及存储介质有效
| 申请号： | 202110069465.2 | 申请日： | 2021-01-19 |
| 公开（公告）号： | CN112766493B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 游山;宋玉茹;楼赞;王飞;钱晨 | 申请（专利权）人： | 北京市商汤科技开发有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06F9/48 |
| 代理公司： | 北京中知恒瑞知识产权代理事务所(普通合伙) 11889 | 代理人： | 吴迪 |
| 地址： | 100080 北京市海淀区北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开提供了一种多任务神经网络的训练方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法包括：获取训练样本，并通过多任务神经网络对训练样本进行处理，得到每个任务的预测结果；根据每个任务的预测结果确定每个任务的损失函数，并基于损失函数的梯度和预设的待优化变量构建多目标梯度优化模型；对多目标梯度优化模型进行求解，得到每个任务的权重值和目标任务的梯度下降方向的方向修正参数的参数值；基于每个任务的权重值和目标任务的梯度下降方向的方向修正参数的参数值，确定多任务神经网络的共享参数。本公开实施例通过设置有偏好的对目标任务和辅助任务进行学习可以促进目标任务的学习，提高多任务神经网络中目标任务的学习效果。 | ||
| 搜索关键词： | 任务 神经网络 训练 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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