多任务模型融合方法、装置、存储介质、程序产品

本发明提出一种多任务模型融合方法、装置、介质、程序产品，该方法包含：获取不同任务场景的若干专家模型；将每一专家模型的参数及每一专家模型对应的稀疏化版本作为初始粒子群；将每一任务分别根据相应的预设评价指标计算融合模型的性能评分，并将所有任务的性能评分的均值作为粒子群优化的目标函数；采用粒子群优化算法对初始粒子群进行迭代更新，基于目标函数计算每个粒子的历史最优解和全局最优解，动态调整粒子速度和参数；将迭代完成后的全局最优粒子参数作为融合后的模型参数，生成融合模型并部署于目标终端。该方法提升了模型融合的效率与多任务的处理能力，减少了计算机存储空间的占用。