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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利多任务学习模型的训练、应用方法、装置、设备及介质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：CN119649270B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411723445.2，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权多任务学习模型的训练、应用方法、装置、设备及介质是由舒畅;陈远旭设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本多任务学习模型的训练、应用方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能、机器学习技术领域，公开了一种多任务学习模型的训练、应用方法、装置、设备及介质。本发明利用视频样本、对应的查询文本、视频样本片段以及视频样本片段标注的起止时刻进行多任务学习获得多任务学习模型，只需训练一个模型即可完成视频描述生成和视频片段检索的处理，减少了服务器资源消耗，降低了模型的后期维护成本；而且在进行多任务学习时，分别计算均方误差损失函数和交叉熵损失函数，根据均方误差损失函数和交叉熵损失函数计算整个模型的损失函数，并根据整个模型的损失函数对模型参数进行优化，视频描述生成任务和视频片段检索任务之间相互帮助、共同学习，提升了模型的特征对齐能力，进而提升了模型的精准度。

本发明授权多任务学习模型的训练、应用方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种多任务学习模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取用于模型训练的视频样本、查询文本、视频样本片段组以及k个框向量，其中，视频样本片段组包括对所述视频样本进行切片得到的多个视频样本片段，每个框向量的维度为64； 利用文本编码器对查询文本进行文本编码，得到查询文本的特征向量； 利用3D-CNN对视频样本进行编码，得到视频样本的特征向量； 对查询文本的特征向量与视频样本的特征向量进行交叉注意力计算，得到交叉注意力的加权向量； 将k个框向量进行拼接后再与交叉注意力的加权向量进行拼接，对拼接后得到的向量进行自注意力计算，得到自注意力的加权向量； 对自注意力的加权向量的后k*64维进行分割得到k个新的框向量，将k个新的框向量分别输入第一组不同参数的MLP层，并基于第一组MLP层的输出结果与视频样本片段组内相应的视频样本片段的起始时刻和终止时刻，计算均方误差损失函数； 将k个新的框向量分别输入第二组共享参数的MLP层，第二组MLP层的输出结果经过文本解码器进行视频文本描述生成，并基于视频文本描述生成的结果与查询文本计算交叉熵损失函数； 根据均方误差损失函数和交叉熵损失函数计算整个模型的损失函数，计算损失值梯度，然后进行反传对模型参数进行优化直至收敛，得到训练好的多任务学习模型。

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