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申请/专利权人：腾讯科技(深圳)有限公司
摘要：本申请公开了一种基于连续学习的模型推理方法、装置及存储介质。本方法通过获取目标推理任务以及目标推理任务对应的推理数据；将推理数据输入至训练后的神经网络模型中，得到模型输出数据；从记忆数据集合中获取与目标推理任务关联的关联记忆数据；根据关联记忆数据与模型输出数据之间的关联关系，在关联记忆数据中确定多个目标记忆数据；基于多个目标记忆数据对应的标签数据确定推理结果。该方法可以提升模型推理的效率。
主权项：1.一种基于连续学习的模型推理方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标推理任务以及所述目标推理任务对应的推理数据；将所述推理数据输入至训练后的神经网络模型中，得到模型输出数据，所述神经网络模型为对多个推理任务对应的任务模型进行连续学习得到的神经网络模型，所述多个推理任务包括所述目标推理任务；从记忆数据集合中获取与所述目标推理任务关联的关联记忆数据，所述记忆数据集合中的数据为对特征数据进行聚类得到的数据，所述特征数据为在对所述任务模型进行连续学习过程中由训练后的任务模型对相应的训练样本数据进行特征提取得到的数据；根据所述关联记忆数据与所述模型输出数据之间的关联关系，在所述关联记忆数据中确定多个目标记忆数据；基于所述多个目标记忆数据对应的标签数据确定推理结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 腾讯科技(深圳)有限公司 基于连续学习的模型推理方法、装置及存储介质
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