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龙图腾网获悉北京达佳互联信息技术有限公司申请的专利多任务模型的训练方法、装置及电子设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115146756B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110342918.4，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权多任务模型的训练方法、装置及电子设备是由孙承根;舒程珣;温明星;宋洋设计研发完成，并于2021-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本多任务模型的训练方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本公开关于一种多任务模型的训练方法、装置及电子设备，属于计算机应用技术领域。其中，该多任务模型的训练方法包括：获取训练样本集，其中，训练样本集中包含多个训练任务对应的训练样本及标注结果；对训练样本集中的训练样本进行编码，得到训练样本集对应的共享特征矩阵；基于各训练任务的训练目标，对共享特征矩阵分别进行过滤处理，生成各训练任务的目标矩阵；基于各训练任务的目标矩阵，确定各训练任务的预测结果；根据各训练任务的预测结果与各目标矩阵对应的标注结果，修正多任务模型的参数，得到训练后的多任务模型。由此，通过这种多任务模型的训练方法，有效去除了与训练任务无关的冗余训练样本，提升了模型的训练速度。

本发明授权多任务模型的训练方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种多任务模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取训练样本集，所述训练样本集中包含多个训练任务对应的训练样本及标注结果，所述训练样本用于记录应用中多媒体信息的交互参数，所述交互参数为多维度参数，标注结果用于标注各维度的交互结果； 对所述训练样本集中的训练样本通过编码器进行编码，得到所述训练样本集对应的共享特征矩阵； 由每个训练任务对应的输出层起，对所述多任务模型结构进行遍历，若任一网络层为单输入、单输出的网络层，则确定该任一网络层为与该训练任务单相关的网络层； 若任一网络层为单输入、多输出的网络层，则确定该任一网络层为与该训练任务多相关的网络层； 相关性包括单相关和多相关，单相关表征该网络层仅与一个训练任务相关，多相关表征该网络层与多个训练任务相关； 若任一网络层与任一训练任务单相关，则确定所述任一网络层的目标依赖数据为所述训练样本集中与所述任一训练任务关联的训练样本； 若所述任一网络层的输入数据中包括除所述任一训练任务关联的训练样本外的其余数据，则根据所述任一训练任务的训练目标，对输入所述任一网络层的共享特征矩阵进行过滤处理，并生成各所述训练任务的目标矩阵； 基于各所述训练任务的目标矩阵，确定各所述训练任务的预测结果； 根据各所述训练任务的预测结果与各目标矩阵对应的标注结果，修正多任务模型的参数，得到训练后的多任务模型。

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