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龙图腾网获悉清华大学申请的专利任务与数据联合选择的辅助学习方法、装置以及存储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：CN114897058B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202210425169.6，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权任务与数据联合选择的辅助学习方法、装置以及存储介质是由朱文武;王鑫;陈虹设计研发完成，并于2022-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本任务与数据联合选择的辅助学习方法、装置以及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种任务与数据联合选择的辅助学习方法、装置以及存储介质，属于数据处理的技术领域。所述方法包括：将训练样本数据集输入任务学习模型，每个训练样本数据均携带有目标任务以及多个辅助任务各自对应的标签，任务学习模型中用于训练待学习目标任务以及多个待学习辅助任务；通过任务学习模型对训练样本数据集进行处理，确定每个训练样本数据分别对每个待学习任务的重要度；根据重要度，以及多个待学习任务分别与目标任务的相关度，确定每个待学习任务的每个训练样本数据对目标任务的有益程度；根据有益程度，更新任务学习模型的模型参数。本申请旨在提升目标任务的性能。

本发明授权任务与数据联合选择的辅助学习方法、装置以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种任务与数据联合选择的辅助学习方法，其特征在于，所述方法包括： 将训练样本数据集输入任务学习模型，其中，所述训练样本数据集中的每个训练样本数据均携带有目标任务以及多个辅助任务各自对应的标签，所述任务学习模型用于训练多个待学习任务，所述多个待学习任务包括待学习目标任务以及多个待学习辅助任务，所述训练样本数据集中的每个训练样本数据为目标对象的图像数据，所述待学习目标任务是针对所述目标对象的图像数据的图像分类任务； 通过所述任务学习模型对所述训练样本数据集进行处理，以确定所述每个训练样本数据分别对每个待学习任务的重要度； 根据所述重要度，以及所述多个待学习任务分别与所述目标任务的相关度，确定所述每个待学习任务的每个训练样本数据对所述目标任务的有益程度，所述有益程度表征所述每个待学习任务中所述每个训练样本数据对所述目标任务的不同影响； 根据所述有益程度，更新所述任务学习模型的模型参数； 其中，通过所述任务学习模型对所述训练样本数据集进行处理，以确定所述每个训练样本数据分别对每个待学习任务的重要度，包括： 通过所述任务学习模型，得到所述每个训练样本数据对应的特征，以及确定所述每个训练样本数据对所述每个待学习任务的特征重要度； 根据所述每个训练样本数据携带的标签和所述任务学习模型中所述多个待学习任务各自对所述每个训练样本数据的预测值，得到所述每个待学习任务下所述每个训练样本数据的损失函数值； 根据所述每个待学习任务下所述每个训练样本数据的损失函数值，确定所述每个待学习任务中所述每个训练样本数据携带的标签的合理度； 根据所述特征重要度和所述合理度，确定所述每个训练样本数据对所述多个待学习任务中每个待学习任务的重要度。

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