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龙图腾网获悉北京智胜远景科技有限公司申请的专利一种多任务学习方法、装置、计算机设备及程序产品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：CN120066746B 。

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：202510542879.0，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权一种多任务学习方法、装置、计算机设备及程序产品是由曹志圣;卢子超设计研发完成，并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多任务学习方法、装置、计算机设备及程序产品在说明书摘要公布了：本申请适用于机器学习技术领域，提供了一种多任务学习方法、装置、计算机设备及程序产品，包括：采集初始任务集合所需的原始数据生成训练样本以训练多任务学习模型；初始任务集合包括至少一个核心任务和至少一个辅助任务；多任务学习模型通过以下方式训练：从输入数据中提取共享特征；评估初始任务集合中各任务之间的相关性；将与核心任务相关性低于阈值的至少一个辅助任务作为不相关任务与核心任务组成目标任务集合；根据相关性确定各任务的共享比例；根据验证结果动态调整不相关任务的损失权重或共享比例，或对目标任务集合中的不相关任务进行调整。本申请通过动态评估任务相关性并调整共享比例、引入不相关任务，提升多任务处理准确性。

本发明授权一种多任务学习方法、装置、计算机设备及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种多任务学习方法，其特征在于，包括： 采集初始任务集合所需的原始数据并生成训练样本；所述初始任务集合包括至少一个核心任务和至少一个辅助任务；所述训练样本用于训练多任务学习模型，该多任务学习模型至少用于处理所述初始任务集合中的核心任务；其中，所述原始数据为以下数据中的任一种：图像数据、文本数据、音频数据、视频数据； 所述多任务学习模型通过如下方式训练： 从输入数据中提取共享特征； 评估所述初始任务集合中各任务之间的相关性；将与核心任务相关性低于阈值的至少一个辅助任务作为不相关任务，将所述不相关任务与核心任务组成目标任务集合；按照以下方式确定所述目标任务集合中每个任务从所述共享特征中获取特征的共享比例：根据所述初始任务集合中各任务之间的相关性生成共享比例因子α，任务i的共享特征部分为： ; 通过变换函数获得任务i的任务特定特征： ; 将和融合得到任务i的最终特征，融合公式为： ; 其中，、和为任务i分支层的可学习参数；，为所述初始任务集合中所有任务的总数量； 对所述目标任务集合中各任务的输出结果进行周期性验证，若验证结果不满足训练结束条件，则对所述目标任务集合中的不相关任务进行调整；所述对所述目标任务集合中的不相关任务进行调整，包括：若任一不相关任务对核心任务造成干扰，则将该不相关任务从所述目标任务集合中移除；或者，从所述初始任务集合中重新选择一个不相关任务替换该不相关任务； 其中，所述将与核心任务相关性低于阈值的至少一个辅助任务作为不相关任务，包括：若所述初始任务集合中与核心任务相关性低于阈值的辅助任务数量未达到预设数量，则选择初始任务集合与核心任务相关性低于阈值的所有辅助任务作为不相关任务；或者，生成一定数量的辅助任务加入所述初始任务集合，重新评估各任务之间的相关性；或者，生成一定数量的不相关任务，以使不相关任务数量达到预设数量；或者，向所述初始任务集合中的其他辅助任务加入扰动，以降低任务之间的相关性。

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