[发明专利]一种多任务学习模型训练的方法及相关装置在审
| 申请号： | 201910533352.6 | 申请日： | 2019-06-19 |
| 公开（公告）号： | CN112116095A | 公开（公告）日： | 2020-12-22 |
| 发明（设计）人： | 黄海兵;庞帅;张扬 | 申请（专利权）人： | 北京搜狗科技发展有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 朱静 |
| 地址： | 100084 北京市海淀区中关*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种多任务学习模型训练的方法及相关装置，该方法包括：相互关联的多个目标任务的训练数据输入多任务深度神经网络中多个深度神经网络共享的编码层获得训练数据的语句向量；根据训练数据的目标任务标识将训练数据的语句向量输入对应的深度神经网络的解码层获得训练数据的训练结果；基于训练数据的训练结果、训练数据的标记结果训练多任务深度神经网络获得目标多任务学习模型。可见，采用多任务深度神经网络进行多个目标任务的机器学习，多个目标任务之间相互帮助、共同学习，充分挖掘多个目标任务之间丰富的关联信息，大大提升模型的泛化效果，避免模型出现过拟合现象；且多任务学习集中部署减少机器资源消耗，降低机器成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 任务 学习 模型 训练 方法 相关 装置 | ||
【主权项】：
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