基于自适应损失的多任务铸坯质量缺陷预测方法及装置

本发明提供一种基于自适应损失的多任务铸坯质量缺陷预测方法及装置，涉及人工智能技术领域。该方法包括：获取连铸生产样本数据集；对连铸生产样本数据集进行预处理，获得预处理后的样本数据集；构建初始的基于TabNet的多任务学习模型；根据预处理后的样本数据集对初始的基于TabNet的多任务学习模型进行训练，获得训练好的基于TabNet的多任务学习模型；获取待预测连铸生产数据；将待预测连铸生产数据进行预处理，获得预处理后的待预测连铸生产数据；将预处理后的待预测连铸生产数据输入训练好的基于TabNet的多任务学习模型中，获得连铸坯内部质量预测结果。采用发明可提高连铸坯内部质量缺陷预测的性能。