多任务学习框架的参数更新方法、装置、设备及介质

本发明涉及模型构建技术领域，可应用于金融科技、医疗健康等业务系统平台中，公开了一种多任务学习框架的参数更新方法、装置、设备及介质，包括：提取多个目标任务的多任务环境，将多个目标任务与多任务环境进行并行交互操作，得到多任务状态向量集合；对多任务状态向量集合进行联合编码，得到通用特征向量；根据每个目标任务的实时成功率和通用特征向量计算权重分配系数；根据权重分配系数确定底层参数更新增量，根据底层参数更新增量更新共享网络参数；对转换序列进行前向传播，得到同步特征向量；根据同步特征向量生成头部参数更新增量，根据头部参数更新增量更新全连接层参数。本发明可以提升多任务学习框架中参数更新的准确性。