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龍圖騰網獲悉清華大學申請的專利任務與數據聯合選擇的輔助學習方法、裝置以及存儲介質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：CN114897058B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202210425169.6，技術領域涉及：G06F18/214；該發明授權任務與數據聯合選擇的輔助學習方法、裝置以及存儲介質是由朱文武;王鑫;陳虹設計研發完成，并于2022-04-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本任務與數據聯合選擇的輔助學習方法、裝置以及存儲介質在說明書摘要公布了：本申請提供一種任務與數據聯合選擇的輔助學習方法、裝置以及存儲介質，屬于數據處理的技術領域。所述方法包括：將訓練樣本數據集輸入任務學習模型，每個訓練樣本數據均攜帶有目標任務以及多個輔助任務各自對應的標簽，任務學習模型中用于訓練待學習目標任務以及多個待學習輔助任務；通過任務學習模型對訓練樣本數據集進行處理，確定每個訓練樣本數據分別對每個待學習任務的重要度；根據重要度，以及多個待學習任務分別與目標任務的相關度，確定每個待學習任務的每個訓練樣本數據對目標任務的有益程度；根據有益程度，更新任務學習模型的模型參數。本申請旨在提升目標任務的性能。

本發明授權任務與數據聯合選擇的輔助學習方法、裝置以及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種任務與數據聯合選擇的輔助學習方法，其特征在于，所述方法包括： 將訓練樣本數據集輸入任務學習模型，其中，所述訓練樣本數據集中的每個訓練樣本數據均攜帶有目標任務以及多個輔助任務各自對應的標簽，所述任務學習模型用于訓練多個待學習任務，所述多個待學習任務包括待學習目標任務以及多個待學習輔助任務，所述訓練樣本數據集中的每個訓練樣本數據為目標對象的圖像數據，所述待學習目標任務是針對所述目標對象的圖像數據的圖像分類任務； 通過所述任務學習模型對所述訓練樣本數據集進行處理，以確定所述每個訓練樣本數據分別對每個待學習任務的重要度； 根據所述重要度，以及所述多個待學習任務分別與所述目標任務的相關度，確定所述每個待學習任務的每個訓練樣本數據對所述目標任務的有益程度，所述有益程度表征所述每個待學習任務中所述每個訓練樣本數據對所述目標任務的不同影響； 根據所述有益程度，更新所述任務學習模型的模型參數； 其中，通過所述任務學習模型對所述訓練樣本數據集進行處理，以確定所述每個訓練樣本數據分別對每個待學習任務的重要度，包括： 通過所述任務學習模型，得到所述每個訓練樣本數據對應的特征，以及確定所述每個訓練樣本數據對所述每個待學習任務的特征重要度； 根據所述每個訓練樣本數據攜帶的標簽和所述任務學習模型中所述多個待學習任務各自對所述每個訓練樣本數據的預測值，得到所述每個待學習任務下所述每個訓練樣本數據的損失函數值； 根據所述每個待學習任務下所述每個訓練樣本數據的損失函數值，確定所述每個待學習任務中所述每個訓練樣本數據攜帶的標簽的合理度； 根據所述特征重要度和所述合理度，確定所述每個訓練樣本數據對所述多個待學習任務中每個待學習任務的重要度。

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