摘要
本发明公开了一种多任务模型的训练方法、装置、设备及介质。该方法包括:根据预设任务类型对当前训练任务对应的基础任务模型集合进行任务模型分类,确定核心任务模型及辅助任务模型;基于预设模型构建规则对核心任务模型及辅助任务模型进行序列重排,得到当前训练任务对应的基础多任务模型;基于预设训练标准及预设训练集对基础多任务模型进行模型训练,得到训练好的目标多任务模型;基于基础任务模型集合及目标多任务模型确定当前训练任务对应的基础任务子模型,并基于预设训练集对基础任务子模型进行模型训练,得到训练好的目标任务子模型。通过本发明的技术方案,能够对多任务模型进行快速训练,提高了多任务模型的训练效率。
技术关键词
基础
模型训练模块
核心
参数
序列
可读存储介质
计算机
训练装置
电子设备
处理器通信
存储器
建筑
数据
指令
时序
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阶段
建立神经网络模型
微生物种类
卷积神经网络模型
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关键词特征
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参数
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自由基
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