基于增量学习的多模态通专模型自演进方法及系统

本申请实施例提供‌一种基于增量学习的多模态通专模型自演进方法及系统，通过接收当前目标任务和当前目标任务对应的多模态数据，确定对应的已训练的目标通专模型；提取多模态数据的数据特征，得到多模态数据特征，通过目标专用模型处理多模态数据特征和多模态数据，得到目标结果；获取历史多模态数据对应的历史多模态数据特征，更新已训练的目标通专模型的通专模型参数；按照预设监测周期监测已训练的目标通专模型的性能指标，若当前预设监测周期对应的性能指标不满足预设性能指标，按照预设调整方式调整已训练的目标通专模型。该方法有效解决了通用知识和专用知识之间协同性不够方面的不足，显著提升协同效果和根据新知识进行更新的更新效果。