[发明专利]信息处理方法以及信息处理系统

权利要求书

1.一种信息处理方法，利用计算机进行如下工作，

向第三学习模型输入第一输出数据，而获得第二输出数据，所述第一输出数据是与给第一学习模型的第一输入数据对应的数据，所述第三学习模型是通过将所述第一学习模型的输出数据用作学习数据、且将通过所述第一学习模型的转换而得到的第二学习模型的输出数据用作正确解答数据来进行学习而得到的，

获得针对所述第一输入数据的第一正确解答数据，

利用与所述第二输出数据和所述第一正确解答数据的差分对应的第一差分数据，进行所述第一学习模型的再学习。

2.如权利要求1所述的信息处理方法，

向第四学习模型输入所述第一差分数据，而获得第二差分数据，所述第四学习模型是通过，将与所述第二学习模型的输出数据和针对给所述第一学习模型的输入数据的正确解答数据的差分对应的差分数据用作学习数据，并且将与所述第一学习模型的输出数据和所述第一学习模型的输入数据所对应的正确解答数据的差分对应的差分数据用作正确解答数据，进行学习而得到的，

利用所述第二差分数据，进行所述第一学习模型的再学习。

3.如权利要求1或2所述的信息处理方法，

所述第三学习模型是通过进一步将与所述第一学习模型的输出数据对应的输入数据用作学习数据，进行学习而得到的。

4.如权利要求1或2所述的信息处理方法，

所述第三学习模型是通过进一步将与所述第一学习模型的输出数据对应的学习参数用作学习数据，进行学习而得到的。

5.如权利要求4所述的信息处理方法，

所述第一学习模型以及所述第二学习模型是神经网络型的学习模型，

所述学习参数是与神经网络的节点对应的权重。

6.如权利要求5所述的信息处理方法，

所述第一学习模型的转换是神经网络的轻量化。

7.如权利要求1或2所述的信息处理方法，

将所述第一学习模型的输出数据用作学习数据，并且将所述第二学习模型的输出数据用作正确解答数据，进行所述第三学习模型的学习。

8.如权利要求2所述的信息处理方法，

将与所述第二学习模型的输出数据和针对给所述第一学习模型的输入数据的正确解答数据的差分对应的差分数据用作学习数据，并且将与所述第一学习模型的输出数据和所述第一学习模型的输入数据所对应的正确解答数据的差分对应的差分数据用作正确解答数据，进行所述第四学习模型的学习。

9.一种信息处理系统，具备计算机，利用所述计算机，

向第三学习模型输入第一输出数据，而获得第二输出数据，所述第一输出数据是与给第一学习模型的第一输入数据对应的数据，所述第三学习模型是通过将第一学习模型的输出数据用作学习数据、且将通过所述第一学习模型的转换而得到的第二学习模型的输出数据用作正确解答数据来进行学习而得到的，

获得针对所述第一输入数据的第一正确解答数据，

利用与所述第二输出数据和所述第一正确解答数据的差分对应的第一差分数据，进行所述第一学习模型的再学习。