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龙图腾网获悉支付宝(杭州)信息技术有限公司申请的专利多任务模型的训练方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115345296B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210968303.7，技术领域涉及：G06N3/096；该发明授权多任务模型的训练方法及装置是由董鑫;吴睿泽;李海;熊超;程磊;何勇;张亮;莫林剑设计研发完成，并于2022-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本多任务模型的训练方法及装置在说明书摘要公布了：本说明书实施例提供一种多任务模型的训练方法及装置，其中多任务模型包括用于确定用户表征的主干网络，以及用于基于用户表征执行k项用户预测任务的k个头部网络。该方法包括：基于m个用户样本，确定k项用户预测任务针对主干网络的k组原始梯度向量，其中各个用户样本包括用户特征和k个用户标签；将k组原始梯度向量映射至其所在原始空间的子空间，得到k组映射梯度向量；基于k组映射梯度向量在子空间的r个空间维度上的分量分布，确定对应的r个权重，并利用r个权重分别对各个映射梯度向量的r个维度分量进行加权处理，得到k组加权梯度向量；将k组加权梯度向量映射回原始空间，得到k组处理梯度向量，用以更新主干网络的网络参数。

本发明授权多任务模型的训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种多任务模型的训练方法，所述多任务模型包括主干网络和k个头部网络，所述主干网络用于确定用户表征，所述k个头部网络用于基于所述用户表征执行k项用户预测任务，所述k项用户预测任务包括预测用户是否会对目标广告做出k种预设行为，所述k种预设行为包括点击和转化，所述方法包括： 基于m个用户样本，确定所述k项用户预测任务针对所述主干网络的k组原始梯度向量；其中各个用户样本包括用户特征和对应所述k项用户预测任务的k个用户标签，以及所述目标广告的广告特征，所述广告特征包括广告形式，所述广告形式包括视频或图片或文字；所述用户特征包括用户针对历史广告的行为特征； 将所述k组原始梯度向量映射至其所在原始空间的子空间，得到k组映射梯度向量； 基于所述k组映射梯度向量在所述子空间的r个空间维度上的分量分布，确定对应的r个权重，并利用所述r个权重分别对各个映射梯度向量的r个维度分量进行加权处理，得到k组加权梯度向量； 将所述k组加权梯度向量映射回所述原始空间，得到k组处理梯度向量； 利用所述k组处理梯度向量更新所述主干网络的网络参数。

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