北京新氧科技有限公司降小龙获国家专利权
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龙图腾网获悉北京新氧科技有限公司申请的专利多任务模型训练方法、装置、设备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：CN115393914B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202110500779.3，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权多任务模型训练方法、装置、设备及存储介质是由降小龙;刘聪;杨浩杰设计研发完成，并于2021-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本多任务模型训练方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多任务模型训练方法及装置、人脸属性识别方法及装置、设备及存储介质，训练方法包括：在进行每轮训练时，通过从训练集中预留出一部分训练数据作为评估数据，从而在利用剩余的训练数据进行正向传播之后，利用正向传播得到的损失和评估数据计算出模型中每个任务的增益值，再通过增益值动态调整每个任务的损失权重，以动态调整每个任务在训练过程中的重要性占比，进而利用由调整后的损失权重获得的损失优化模型中的参数，以确保模型中每个任务得到充分训练，让每个任务都能表项优秀。
本发明授权多任务模型训练方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多任务模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 在进行每轮训练时，从训练集中划分出训练数据和评估数据，并将所述训练数据输入多任务模型进行正向传播，以得到第一总损失，所述第一总损失基于上一轮训练过程中的每个任务的损失权重得到； 利用所述第一总损失和所述评估数据确定每个任务的增益； 根据每个任务的增益调整每个任务的的损失权重，并基于调整后的损失权重得到第二总损失； 根据所述第二总损失优化所述多任务模型中的网络参数； 所述利用所述第一总损失和所述评估数据确定每个任务的增益，包括： 对所述多任务模型中的网络参数进行反向求导，得到所述网络参数的梯度； 利用所述评估数据和每个任务的预设评估函数，得到每个任务的评估值； 针对每个任务，根据所述第一总损失、所述任务的评估值和所述梯度，计算所述任务的增益。
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