多任务学习模型构建方法及装置

专利主权项内容

1.一种多任务学习模型构建方法，其特征在于，所述方法包括：获取预训练的多任务学习模型；所述预训练的多任务学习模型是对多个任务进行训练获得的，所述预训练的多任务学习模型包括目标卷积层；在所述目标卷积层的后边插入所述目标卷积层对应的目标采样组件，获得插入采样组件的模型；所述目标采样组件包括一个或多个第一滤波器；基于所述插入采样组件的模型对各个任务分别进行训练，获得各个所述任务对应的各个所述第一滤波器的训练完成参数；根据各个所述任务对应的各个所述第一滤波器的训练完成参数分别确定各个所述任务的稀疏网络结构；根据各个所述任务的稀疏网络结构计算所述多个任务之间的模型结构相似度，根据所述模型结构相似度对所述预训练的多任务学习模型进行模型调整，获得目标多任务学习模型。