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一种基于信息熵动态赋权的多任务学习自适应平衡方法

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本发明公开了一种基于信息熵动态赋权的多任务学习方法，属于机器学习技术领域。首先搭建初始多任务学习模型M，对输入图像进行模型推断得到多种任务输出图，对其分别进行归一化处理，得到对应的归一化概率图；然后，利用各归一化概率图计算固定权重多任务损失函数，对多任务学习模型M进行初步训练；最后，在初步训练后的多任务学习模型M基础上，通过信息熵动态赋权算法构建最终的自适应多任务损失函数，对初步训练后的多任务学习模型进行迭代优化训练，直至多任务学习模型达到收敛，终止训练，获得优化后的多任务学习模型M1。本发明可以有效应对不同类型任务，自适应平衡各个任务相对重要性，算法适用性强，简洁高效。

著录项

公开/公告号CN113537365A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-10-22

原文格式PDF
申请/专利权人北京航空航天大学;
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申请/专利号CN202110820646.4
发明设计人王玉峰;丁文锐;肖京;
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申请日2021-07-20
分类号G06K9/62(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构11121 北京永创新实专利事务所;
代理人易卜
地址 100191 北京市海淀区学院路37号
入库时间 2023-06-19 12:57:44

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