[发明专利]数据处理方法、装置、存储介质及计算机设备

权利要求书

1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取训练样本数据；

将所述训练样本数据输入至预设模型，并对所述预设模型的损失函数中的第一模型参数进行补偿处理，得到补偿处理后的目标损失函数；

对所述目标损失函数进行多阶求导处理，并根据多阶求导的结果对所述第一模型参数进行更新，得到第二模型参数；

基于所述第二模型参数更新所述第一模型参数，并返回执行对所述预设模型的损失函数中的第一模型参数进行补偿处理，得到补偿处理后的目标损失函数并进行迭代训练，直至所述第一模型参数收敛。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述预设模型的损失函数中的第一模型参数进行补偿处理，包括：

根据所述训练样本数据确定所述预设模型的损失函数；

获取所述预设模型的第一模型参数的权重约束；

根据所述权重约束对所述损失函数中的第一模型参数进行补偿处理。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述预设模型的第一模型参数的权重约束，包括：

获取所述预设模型中的第一模型参数对所述预设模型的期望贡献度；

根据所述期望贡献度确定所述预设模型的第一模型参数的权重约束。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述训练样本数据确定所述预设模型的损失函数，包括：

对所述训练样本数据进行预处理，得到目标训练样本数据；

根据所述目标训练样本数据确定所述预设模型的损失函数。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述目标损失函数进行多阶求导，并根据多阶求导的结果对所述第一模型参数进行更新，得到第二模型参数，包括：

计算所述目标损失函数的一阶导矩阵与二阶导矩阵；

根据所述一阶导矩阵、所述二阶导矩阵以及所述第一模型参数确定所述预设模型的模型参数更新规则；

基于所述模型参数更新规则进行运算，得到运算后的第二模型参数。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述一阶导矩阵、所述二阶导矩阵以及所述第一模型参数确定所述预设模型参数更新规则，包括：

计算所述一阶导矩阵与所述二阶导矩阵的比值；

确定所述预设模型参数的模型参数更新规则为计算所述第一模型参数与所述比值的差值。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二模型参数更新所述第一模型参数，并返回执行对所述预设模型的损失函数中的第一模型参数进行补偿处理，得到补偿处理后的目标损失函数并进行迭代训练，直至所述第一模型参数收敛，包括：

根据所述第二模型参数对所述损失函数中所述第一模型参数进行更新，并返回执行对所述预设模型的损失函数中的第一模型参数进行补偿处理，得到补偿处理后的目标损失函数并进行迭代训练；

在每次进行迭代训练后统计迭代训练次数；

当所述迭代训练次数达到预设次数时，确定当前第一模型参数为所述预设模型的模型参数。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二模型参数更新所述第一模型参数，并返回执行对所述预设模型的损失函数中的第一模型参数进行补偿处理，得到补偿处理后的目标损失函数并进行迭代训练，直至所述第一模型参数收敛，包括：

根据所述第二模型参数的值对所述损失函数中所述第一模型参数进行更新，并返回执行对所述预设模型的损失函数中的第一模型参数进行补偿处理，得到补偿处理后的目标损失函数并进行迭代训练；

在每次更新第一模型参数后，计算当前第一模型参数与当前次更新前的第一模型参数的差值的绝对值；

当所述差值的绝对值小于预设值时，确定当前第一模型参数为所述预设模型的模型参数。