【技术实现步骤摘要】
本申请涉及神经网络，具体而言，涉及一种网络结构获取方法、网络结构获取装置、计算机可读存储介质及电子设备。
技术介绍
1、多任务神经网络，指的是包含多种预测任务的神经网络，在相关技术中，通常需要相关人员基于所需的预测任务设计出该神经网络的架构。但是，通过这种方式设计得到的多任务神经网络，通常会存在精度不高的问题。
2、需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本申请的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的相关技术的信息。
技术实现思路
1、本申请的目的在于提供一种网络结构获取方法、网络结构获取装置、计算机可读存储介质及电子设备，可以通过样本数据训练多种任务模型，以得到可以用于融合的多个参考任务模型，进而通过对多个参考任务模型的融合，可以高效获取多任务网络，这样可以规避人工设计多任务网络过程中存在的人工设计缺陷，通过自动化的多模型融合，提升多任务网络的精度。
2、本申请的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本申请的实践而
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【技术保护点】
1.一种网络结构获取方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述样本数据包括分别对应于所述多个任务模型的子样本数据，通过样本数据训练多个任务模型，以得到多个参考任务模型，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，融合所述多个参考任务模型得到多任务网络，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，融合所述多个参考任务模型中的主干结构和特征提取结构，以得到多任务网络，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对所述多个参考任务模型中的主干结构进行融合，得到第一参考网络，包括：
6.根...
【技术特征摘要】
1.一种网络结构获取方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述样本数据包括分别对应于所述多个任务模型的子样本数据，通过样本数据训练多个任务模型，以得到多个参考任务模型，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，融合所述多个参考任务模型得到多任务网络，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，融合所述多个参考任务模型中的主干结构和特征提取结构，以得到多任务网络，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对所述多个参考任务模型中的主干结...
【专利技术属性】
技术研发人员：樊欢欢，
申请(专利权)人：西安欧珀通信科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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