重庆赛力斯凤凰智创科技申请多任务标注模型训练方法专利，实现降低数据处理量且保持标注结果一致性

金融界2024年12月26日消息，国家知识产权局信息显示，重庆赛力斯凤凰智创科技有限公司申请一项名为“多任务标注模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质”的专利，公开号CN 119180993 A，申请日期为2024年10月。

专利摘要显示，本申请涉及人工智能技术领域，提供了一种多任务标注模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质。该方法通过获取训练样本和预训练多任务标注模型，利用训练样本首先训练预训练多任务标注模型中的共享特征提取网络，并在共享特征提取网络训练完成后冻结其网络参数，然后使用训练样本对冻结了共享特征提取网络的网络参数的预训练多任务标注模型再次进行训练，得到N个训练好的分类网络，进而得到训练后的多任务标注模型，实现了仅训练一个模型即可得到能够识别多种不同类别数据的标注模型，同时共享特征提取网络在训练完成后可以进行参数冻结，后续训练各分类网络时无需调整共享特征提取网络的网络参数，降低了数据处理量且能够较好地保持标注结果的一致性，提高了数据标注的效率。

本文源自：金融界

作者：情报员