本申請涉及人工智能，特別是涉及一種元學(xué)習(xí)快速適應(yīng)方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品。

背景技術(shù)：

1、在人工智能領(lǐng)域，尤其是隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的迅猛發(fā)展，元學(xué)習(xí)，即“學(xué)會學(xué)習(xí)”的概念，已經(jīng)成為研究的熱點(diǎn)。元學(xué)習(xí)的核心目標(biāo)是賦予模型通過少量樣本快速適應(yīng)新任務(wù)的能力，這在小樣本學(xué)習(xí)場景中具有極其重要的意義。然而，盡管現(xiàn)有元學(xué)習(xí)方法在單一任務(wù)分布上取得了顯著成就，面對多模態(tài)任務(wù)分布時(shí)，其仍然面臨著性能瓶頸，難以實(shí)現(xiàn)快速而準(zhǔn)確的適應(yīng)。

2、現(xiàn)有的元學(xué)習(xí)方法主要集中在通過梯度下降來加速新任務(wù)的適應(yīng)過程。這些方法通過學(xué)習(xí)一個(gè)優(yōu)秀的模型初始化參數(shù)，使得在遇到新任務(wù)時(shí)，模型能夠通過少量梯度更新步驟迅速調(diào)整參數(shù)，以適應(yīng)新任務(wù)的需求。但是，當(dāng)處理多模態(tài)任務(wù)分布時(shí)，這些方法往往難以找到適用于所有任務(wù)的統(tǒng)一初始化策略。此外，現(xiàn)有方法在考慮任務(wù)間的相似性或差異性方面存在不足，導(dǎo)致新任務(wù)的適應(yīng)性不強(qiáng)?，F(xiàn)有研究對元學(xué)習(xí)算法泛化能力的深入理解還不夠充分，這限制了算法在實(shí)際應(yīng)用中的有效性和可靠性。盡管已有研究嘗試通過理論分析來闡釋元學(xué)習(xí)算法的泛化能力，但這些分析通常局限于特定算法變體，或在非凸優(yōu)化問題的背景下，難以提供全面的解釋。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、基于此，有必要針對上述技術(shù)問題，提供一種元學(xué)習(xí)快速適應(yīng)方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品，能夠解決傳統(tǒng)元學(xué)習(xí)方法在多模態(tài)任務(wù)分布中適應(yīng)性不強(qiáng)的問題，特別是在小樣本學(xué)習(xí)場景中。

2、第一方面，本申請?zhí)峁┝艘环N元學(xué)習(xí)快速適應(yīng)方法。該方法包括：

3、對任務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征分析，識別和量化任務(wù)之間的相似性；任務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)包括文字、圖片、視頻中的至少一種；

4、基于相似性對任務(wù)進(jìn)行聚類分析，生成若干任務(wù)組；針對每個(gè)任務(wù)組，獲取對應(yīng)模型參數(shù)，并融合不同任務(wù)組跨組共享的模型參數(shù)，獲取第一模型參數(shù)；

5、針對目標(biāo)任務(wù)查找相似性匹配的任務(wù)組，提取匹配成功的任務(wù)組對應(yīng)第一模型參數(shù)作為目標(biāo)任務(wù)的初始模型參數(shù)；對初始模型參數(shù)進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，獲目標(biāo)任務(wù)對應(yīng)的目標(biāo)模型參數(shù)。

6、在一個(gè)實(shí)施例中，在對任務(wù)進(jìn)行聚類分析時(shí)引入在線學(xué)習(xí)機(jī)制。

7、在一個(gè)實(shí)施例中，針對每個(gè)任務(wù)組，獲取對應(yīng)模型參數(shù)，并融合不同任務(wù)組跨組共享的模型參數(shù)，獲取第一模型參數(shù)包括：

8、獲取各任務(wù)組對應(yīng)的模型參數(shù)，獲取任務(wù)組之間能夠跨組共享的模型參數(shù)；

9、針對每個(gè)任務(wù)組，將任務(wù)組對應(yīng)的模型參數(shù)與能夠與任務(wù)組跨組共享的模型參數(shù)進(jìn)行加權(quán)求和，獲取第一模型參數(shù)。

10、在一個(gè)實(shí)施例中，針對目標(biāo)任務(wù)查找相似性匹配的任務(wù)組包括：

11、對目標(biāo)任務(wù)和任務(wù)組進(jìn)行特征分析，根據(jù)目標(biāo)任務(wù)與各任務(wù)組之間的相似性，確定與目標(biāo)任務(wù)匹配的任務(wù)組。

12、在一個(gè)實(shí)施例中，對初始模型參數(shù)進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，獲目標(biāo)任務(wù)對應(yīng)的目標(biāo)模型參數(shù)包括：

13、采用梯度下降法對初始模型參數(shù)進(jìn)行參數(shù)迭代優(yōu)化，對每次梯度下降迭代后的模型參數(shù)評估適應(yīng)度，當(dāng)適應(yīng)度超過閾值時(shí)停止迭代，輸出迭代停止時(shí)的模型參數(shù)作為目標(biāo)模型參數(shù)。

14、在一個(gè)實(shí)施例中，在獲取初始模型參數(shù)后，方法還包括：

15、在初始模型參數(shù)中引入任務(wù)組中未與目標(biāo)任務(wù)匹配的任務(wù)組對應(yīng)的第一模型參數(shù)，獲取第二模型參數(shù)；

16、對初始模型參數(shù)對應(yīng)的第二模型參數(shù)進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，獲目標(biāo)模型參數(shù)。

17、第二方面，本申請還提供了一種元學(xué)習(xí)快速適應(yīng)裝置。該裝置包括：

18、任務(wù)特征分析模塊，用于對任務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征分析，識別和量化任務(wù)之間的相似性；任務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)包括文字、圖片、視頻中的至少一種；

19、任務(wù)分組與參數(shù)調(diào)制模塊，用于基于相似性對任務(wù)進(jìn)行聚類分析，生成若干任務(wù)組；針對每個(gè)任務(wù)組，獲取對應(yīng)模型參數(shù)，并融合不同任務(wù)組跨組共享的模型參數(shù)，獲取第一模型參數(shù)；

20、快速適應(yīng)策略模塊，用于針對目標(biāo)任務(wù)查找相似性匹配的任務(wù)組，提取匹配成功的任務(wù)組對應(yīng)第一模型參數(shù)作為目標(biāo)任務(wù)的初始模型參數(shù)；對初始模型參數(shù)進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，獲目標(biāo)任務(wù)對應(yīng)的目標(biāo)模型參數(shù)。

21、第三方面，本申請還提供了一種計(jì)算機(jī)設(shè)備。該計(jì)算機(jī)設(shè)備包括存儲器和處理器，存儲器存儲有計(jì)算機(jī)程序，處理器執(zhí)行計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)上述元學(xué)習(xí)快速適應(yīng)方法中的步驟。

22、第四方面，本申請還提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)。該計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計(jì)算機(jī)程序，計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述元學(xué)習(xí)快速適應(yīng)方法中的步驟。

23、第五方面，本申請還提供了一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序，該計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述元學(xué)習(xí)快速適應(yīng)方法中的步驟。

24、上述元學(xué)習(xí)快速適應(yīng)方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品，通過分析任務(wù)特征，識別任務(wù)間的相似性，并據(jù)此進(jìn)行任務(wù)分組和模型參數(shù)的特定初始化，以實(shí)現(xiàn)對新任務(wù)的快速適應(yīng)。與傳統(tǒng)方法相比，本發(fā)明在保持模型泛化能力的同時(shí)，顯著提升了適應(yīng)速度和學(xué)習(xí)效率。本發(fā)明不僅在理論上提供了對元學(xué)習(xí)算法快速適應(yīng)能力的深入理解，而且在實(shí)際應(yīng)用中，如自動(dòng)駕駛、醫(yī)療診斷、智能機(jī)器人等領(lǐng)域，展現(xiàn)了其高效性和可靠性。通過本發(fā)明，多模態(tài)元學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練變得更加快速、精確，極大地?cái)U(kuò)展了元學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用范圍和實(shí)用價(jià)值。

技術(shù)特征：

1.一種元學(xué)習(xí)快速適應(yīng)方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述針對每個(gè)所述任務(wù)組，獲取對應(yīng)模型參數(shù)，并融合不同所述任務(wù)組跨組共享的所述模型參數(shù)，獲取第一模型參數(shù)包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述針對目標(biāo)任務(wù)查找相似性匹配的所述任務(wù)組包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述初始模型參數(shù)進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，獲所述目標(biāo)任務(wù)對應(yīng)的目標(biāo)模型參數(shù)包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在獲取所述初始模型參數(shù)后，所述方法還包括：

7.一種元學(xué)習(xí)快速適應(yīng)裝置，其特征在于，所述裝置包括：

8.一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1至6中任一項(xiàng)所述的方法的步驟。

9.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1至6中任一項(xiàng)所述的方法的步驟。

10.一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，該計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1至6中任一項(xiàng)所述的方法的步驟。

技術(shù)總結(jié)
本申請涉及一種元學(xué)習(xí)快速適應(yīng)方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：通過分析任務(wù)特征，識別任務(wù)間的相似性，并據(jù)此進(jìn)行任務(wù)分組和模型參數(shù)的特定初始化，以實(shí)現(xiàn)對新任務(wù)的快速適應(yīng)。本發(fā)明在保持模型泛化能力的同時(shí)，顯著提升了適應(yīng)速度和學(xué)習(xí)效率。此外，本發(fā)明不僅在理論上提供了對元學(xué)習(xí)算法快速適應(yīng)能力的深入理解，而且在實(shí)際應(yīng)用中展現(xiàn)了其高效性和可靠性。通過本發(fā)明，多模態(tài)元學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練變得更加快速、精確，極大地?cái)U(kuò)展了元學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用范圍和實(shí)用價(jià)值。

技術(shù)研發(fā)人員：劉靖,胡波,劉洋,楊濤,楊宇博,琚波波,孫鵬
受保護(hù)的技術(shù)使用者：復(fù)旦大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/9