一种基于混合低秩适配器的异构数据训练方法和系统

本发明涉及一种基于混合低秩适配器的异构数据训练方法和系统，方法包括以下步骤：获取异构数据集，并输入预先构建的神经网络模型中进行模型训练，以通过训练好的神经网络模型进行数据预测；所述神经网络模型包括配置有混合低秩适配器的卷积层，对配置有混合低秩适配器的卷积层，通过设置两个低秩因子描述低秩适配器的贡献权重，并配置一个共享的初始权重；并分别针对已知目标与未知目标的场景，提出基于梯度的混合低秩适配器与基于路由的混合低秩适配器。与现有技术相比，本发明算法所需计算开销更少，有着更好的鲁棒性与泛用性，且适用于大规模多任务学习场景。