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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利一种多目标学习方法、系统及存储介质和终端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：CN115115024B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202210386375.0，技术领域涉及：G06N3/045；该发明授权一种多目标学习方法、系统及存储介质和终端设备是由刘冲设计研发完成，并于2022-04-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多目标学习方法、系统及存储介质和终端设备在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种多目标学习方法、系统及存储介质和终端设备，应用于基于人工智能的信息处理技术领域。多目标学习系统会确定多目标模型包括共享底层子网络、多个底层任务子网络、多个任务特征模块及多个任务输出模块，且确定训练样本中包括多个样本信息，根据多目标初始模型及训练样本计算与多目标初始模型相关的整体损失函数中包括：共享底层子网络基于样本信息的输入特征和输出特征之间的第一相关信息，及多个底层任务子网络基于样本信息的输出特征分别与共享底层子网络的输出特征之间的第二相关信息，进而根据整体损失函数调整多目标初始模型。本发明实施例中学习得到的多目标模型的效果得到较好地提升。

本发明授权一种多目标学习方法、系统及存储介质和终端设备在权利要求书中公布了：1.一种多目标学习方法，其特征在于，包括： 确定多目标初始模型，所述多目标初始模型包括：共享底层子网络、多个底层任务子网络、多个任务特征模块、多个任务输出模块、共享低阶特征模块及多个低阶任务模块；所述共享底层子网络及多个底层任务子网络的输入都相同，且所述共享底层子网络的输出分别连接任一任务特征模块的一个输入，任一底层任务子网络的输出分别连接一个任务特征模块的输入，任一任务特征模块的输出连接一个任务输出模块的输入；所述共享低阶特征模块和所述低阶任务模块的输入与所述共享底层子网络的输入相同，所述共享低阶特征模块的输出分别连接到任一任务输出模块，任一所述低阶任务模块的输出连接到一个任务输出模块； 确定训练样本，所述训练样本中包括多个样本信息；其中，所述样本信息为样本图像； 根据所述多目标初始模型及训练样本，计算与所述多目标初始模型相关的整体损失函数；所述整体损失函数包括：所述共享底层子网络基于所述样本信息的输入特征和输出特征之间的第一相关信息，及所述多个底层任务子网络基于所述样本信息的输出特征分别与共享底层子网络的输出特征之间的第二相关信息； 根据所述整体损失函数调整所述多目标初始模型，以得到最终的多目标模型，其中，所述多目标模型用于基于待处理数据获取多个任务执行结果，包括：通过所述多目标模型，基于待处理数据进行多个任务的执行，以得到多个任务的执行结果。

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