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专利信息

一种多任务模型的训练方法【异议或纠错】

档案编号： CQ-935-6558-0728
档案文号：
专利权人： 申请人 
发布时间： 发布时间 
档案分类： 专利权 
分 类 号： 第G06K9/62;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/00类
授权状态： 已授权
档案内容： 本发明涉及一种多任务模型的训练方法,包括：S1.抽取多个数据集中的样本数据,其中,每个所述数据集中的所述样本数据均为单一任务的属性；S2.采用抽取的所述样本数据对神经网络模型进行训练,得到多任务模型,其中,所述神经网络模型为用于分类的神经网络模型；S3.基于所述多任务模型的输出结果获取所述多任务模型的总损失函数。本发明提出的多任务模型训练方法,对于数据集要求较低,允许每张图像仅包含一个任务的标签(即单一属性),对于特征接近的任务,比如人体属性等,能够在一个模型上进行合并训练。具有合并周期短,且保证精度不变的情况下,极大程度上提升计算效率。
附件下载：  (原始资料备查)

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