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龍圖騰網獲悉華為技術有限公司申請的專利多任務模型的變量重要性學習獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116057537B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-07-04發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202080103533.6，技術領域涉及：G06N3/04；該發明授權多任務模型的變量重要性學習是由拉斐爾·尼古拉·庫爾迪斯;菲利普·約翰·戈林斯基;加布里埃爾·彼得·阿爾伯特·戈登-霍爾設計研發完成，并于2020-10-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本多任務模型的變量重要性學習在說明書摘要公布了：本文描述了一種包括一個或多個用于訓練具有初始模型參數集的機器學習模型的處理器501的設備500，所述設備用于使用多個任務301、302、303、304、305中的每一個任務的相應訓練數據集來訓練所述模型，所述多個任務包括要訓練所述模型的目標任務303和一個或多個輔助任務301、302、304、305，所述設備用于通過執行以下步驟來訓練所述模型：為所述多個任務中的每一個任務分配601至少一個候選比例因子；對于所述多個任務中的一個或多個任務301、304中的每一個任務，根據所述相應的候選比例因子對所述相應任務執行602一個或多個優化步驟，以形成相應的細化模型參數集；通過一個或多個預定評估標準并基于一個或多個預定約束執行603機器學習操作，以評估所述多個任務中的所述一個或多個任務的所述細化模型參數集在所述目標任務中的性能，從而確定混合權重集；根據所述混合權重集加權的所述細化模型參數，更新604所述機器學習模型的所述模型參數集；根據所述混合權重集，更新605所述候選比例因子。

本發明授權多任務模型的變量重要性學習在權利要求書中公布了：1.一種包括一個或多個用于訓練具有初始模型參數集的機器學習模型的處理器的設備，其特征在于，所述設備用于使用多個任務中的每一個任務的相應訓練數據集來訓練所述模型，所述多個任務包括要訓練所述模型的目標任務和一個或多個輔助任務，所述設備用于通過執行以下步驟來訓練所述模型：所述模型用于執行自然語言理解任務，其輸入包括：計算機解釋和使用人類語言； 為所述多個任務中的每一個任務分配至少一個候選比例因子； 對于所述多個任務中的一個或多個任務中的每一個任務，根據所述相應的候選比例因子對所述相應任務執行一個或多個優化步驟，以形成相應的細化模型參數集； 通過一個或多個預定評估標準并基于一個或多個預定約束執行機器學習操作，以評估所述多個任務中的所述一個或多個任務的所述細化模型參數集在所述目標任務中的性能，從而確定混合權重集；所述混合權重集包括正值、零值和負值中的一個或多個； 根據所述混合權重集加權的所述細化模型參數，更新所述機器學習模型的所述模型參數集； 根據所述混合權重集，更新所述候選比例因子。

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