[发明专利]多任务预测模型的训练方法、多任务预测方法及装置在审
| 申请号： | 202211057036.4 | 申请日： | 2022-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN115423016A | 公开（公告）日： | 2022-12-02 |
| 发明（设计）人： | 饶刚;黄山山;王宝云 | 申请（专利权）人： | 聚好看科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京国之大铭知识产权代理事务所(普通合伙) 11565 | 代理人： | 张平 |
| 地址： | 266104 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本公开涉及一种多任务预测模型的训练方法、多任务预测方法及装置，应用于人工智能技术领域，该多任务预测模型的训练方法包括：构建初始多任务预测模型；通过特征补偿模型对训练数据进行特征提取，得到特征补偿数据；通过多个专家网络分别对训练数据进行特征提取，得到多个特征提取数据；基于每个门控网络，分别对特征提取数据进行融合，得到每个门控网络对应的特征融合数据；通过每个tower网络，对相应的tower网络输入数据进行任务预测，以得到每个tower网络的任务预测结果；基于每个tower网络的任务预测结果，对初始多任务预测模型进行训练，得到目标多任务预测模型。能够解决在训练数据较少时，传统多任务模型任务预测准确度低的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 任务 预测 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
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