[发明专利]多任务模型训练方法、多任务预测方法及相关产品有效
| 申请号： | 202111194648.3 | 申请日： | 2021-10-13 |
| 公开（公告）号： | CN114095381B | 公开（公告）日： | 2023-04-04 |
| 发明（设计）人： | 李温鹏;邵云峰 | 申请（专利权）人： | 华为技术有限公司 |
| 主分类号： | H04L41/147 | 分类号： | H04L41/147;H04L41/14;G06N5/04;G06N20/00 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 熊永强;李稷芳 |
| 地址： | 518129 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请提供了一种多任务模型训练方法、多任务预测方法及相关产品。涉及人工智能领域，具体涉及计算机视觉领域。包括：通过每个门网络对训练数据进行处理，以获取与每个门网络对应的多个目标专家网络以及权重；通过多个目标专家网络分别对训练数据进行特征提取，以得到与每个门网络对应的多个第一特征；根据多个目标专家网络的权重，对多个第一特征进行加权，以得到与每个门网络对应的Tower网络的输入数据；通过每个门网络对应的Tower网络对输入数据进行任务预测，以得到每个门网络对应的Tower网络的任务预测结果；根据每个门网络对应的多个目标专家网络的权重以及多个Tower网络的任务预测结果，对多任务模型进行训练。 | ||
| 搜索关键词： | 任务 模型 训练 方法 预测 相关 产品 | ||
【主权项】：
暂无信息
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