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龙图腾网恭喜华为技术有限公司申请的专利多任务模型的变量重要性学习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：CN116057537B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202080103533.6，技术领域涉及：G06N3/04；该发明授权多任务模型的变量重要性学习是由拉斐尔·尼古拉·库尔迪斯;菲利普·约翰·戈林斯基;加布里埃尔·彼得·阿尔伯特·戈登-霍尔设计研发完成，并于2020-10-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本多任务模型的变量重要性学习在说明书摘要公布了：本文描述了一种包括一个或多个用于训练具有初始模型参数集的机器学习模型的处理器501的设备500，所述设备用于使用多个任务301、302、303、304、305中的每一个任务的相应训练数据集来训练所述模型，所述多个任务包括要训练所述模型的目标任务303和一个或多个辅助任务301、302、304、305，所述设备用于通过执行以下步骤来训练所述模型：为所述多个任务中的每一个任务分配601至少一个候选比例因子；对于所述多个任务中的一个或多个任务301、304中的每一个任务，根据所述相应的候选比例因子对所述相应任务执行602一个或多个优化步骤，以形成相应的细化模型参数集；通过一个或多个预定评估标准并基于一个或多个预定约束执行603机器学习操作，以评估所述多个任务中的所述一个或多个任务的所述细化模型参数集在所述目标任务中的性能，从而确定混合权重集；根据所述混合权重集加权的所述细化模型参数，更新604所述机器学习模型的所述模型参数集；根据所述混合权重集，更新605所述候选比例因子。

本发明授权多任务模型的变量重要性学习在权利要求书中公布了：1.一种包括一个或多个用于训练具有初始模型参数集的机器学习模型的处理器的设备，其特征在于，所述设备用于使用多个任务中的每一个任务的相应训练数据集来训练所述模型，所述多个任务包括要训练所述模型的目标任务和一个或多个辅助任务，所述设备用于通过执行以下步骤来训练所述模型：所述模型用于执行自然语言理解任务，其输入包括：计算机解释和使用人类语言； 为所述多个任务中的每一个任务分配至少一个候选比例因子； 对于所述多个任务中的一个或多个任务中的每一个任务，根据所述相应的候选比例因子对所述相应任务执行一个或多个优化步骤，以形成相应的细化模型参数集； 通过一个或多个预定评估标准并基于一个或多个预定约束执行机器学习操作，以评估所述多个任务中的所述一个或多个任务的所述细化模型参数集在所述目标任务中的性能，从而确定混合权重集；所述混合权重集包括正值、零值和负值中的一个或多个； 根据所述混合权重集加权的所述细化模型参数，更新所述机器学习模型的所述模型参数集； 根据所述混合权重集，更新所述候选比例因子。

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