奇跃公司Z·陈获国家专利权
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龙图腾网获悉奇跃公司申请的专利用于深度多任务网络中自适应损失平衡的梯度归一化系统和方法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：CN111373419B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：201880075649.6，技术领域涉及：G06N3/096；该发明授权用于深度多任务网络中自适应损失平衡的梯度归一化系统和方法是由Z·陈;V·巴德里娜拉亚楠;A·拉比诺维奇设计研发完成，并于2018-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本用于深度多任务网络中自适应损失平衡的梯度归一化系统和方法在说明书摘要公布了：公开了用于训练多任务网络的系统和方法。在一个方面，训练多任务网络包括确定相对于多任务网络的网络权重由每个任务的任务权重调整的单任务损失的梯度范数，以及基于该任务的单任务损失的该任务的相对训练速率。随后，可以确定梯度损失函数，包括1针对每个任务确定的梯度范数与2对应目标梯度范数之间的差。可以使用梯度损失函数相对于该任务的任务权重的梯度来确定该任务的更新任务权重，并将其用于训练多任务网络的下一个迭代中。
本发明授权用于深度多任务网络中自适应损失平衡的梯度归一化系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种用于训练多任务网络的系统，包括： 非暂时性存储器，其被配置为存储： 可执行指令，以及 多任务网络，用于确定与多个任务相关联的输出；以及 与所述非暂时性存储器通信的硬件处理器，所述硬件处理器由所述可执行指令编程为： 接收与用于所述多个任务的多个参考任务输出相关联的训练图像； 对于所述多个任务中的每个任务， 相对于所述多任务网络的多个网络权重，确定由所述任务的任务权重调整的1使用具有所述训练图像作为输入的所述多任务网络所确定的所述任务的任务输出与2与所述训练图像相关联的所述任务的对应参考任务输出的单任务损失的梯度范数；以及 基于所述任务的所述单任务损失确定所述任务的相对训练速率； 确定包括1针对每个任务所确定的梯度范数与2对应的目标梯度范数之间的差的梯度损失函数，所述对应的目标梯度范数是基于以下来确定的：a所述多个任务的平均梯度范数，b所述任务的所述相对训练速率，以及c超参数； 确定所述梯度损失函数相对于所述多个任务中的每个任务的任务权重的梯度；以及 使用所述梯度损失函数相对于所述任务权重的所述梯度，确定所述多个任务中的每个任务的更新任务权重。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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