[发明专利]基于多任务学习的数据集选取方法及装置有效
| 申请号： | 201911135022.8 | 申请日： | 2019-11-19 |
| 公开（公告）号： | CN111062484B | 公开（公告）日： | 2023-06-09 |
| 发明（设计）人： | 李健铨;刘小康 | 申请（专利权）人： | 鼎富智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京弘权知识产权代理有限公司 11363 | 代理人： | 逯长明;许伟群 |
| 地址： | 230000 安徽省合肥市*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本申请提供一种基于多任务学习的数据集选取方法及装置，所述方法在获取主任务与待选取任务的任务数据后，将任务数据输入判断模型，并获取判断模型私有层输出的特征矩阵；再对待选取任务的特征矩阵与主任务的特征矩阵进行正交计算，生成相关性判断值，确定相关性判断值高于预设阈值的待选取任务作为相关任务，并选取相关任务的任务数据作为主任务的扩展数据集。所述方法通过多任务学习方式选取与主任务相关性较高的待选取任务作为相关任务，从而可以借助相关任务的任务数据扩展主任务的数据集，提高主任务模型的训练效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 任务 学习 数据 选取 方法 装置 | ||
【主权项】：
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