[發明專利]數據處理方法、裝置、存儲介質及電子設備有效
| 申請號： | 201811554828.6 | 申請日： | 2018-12-18 |
| 公開（公告）號： | CN109766922B | 公開（公告）日： | 2021-10-12 |
| 發明（設計）人： | 侯廣健 | 申請（專利權）人： | 東軟集團股份有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/62 | 分類號： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京英創嘉友知識產權代理事務所(普通合伙) 11447 | 代理人： | 曾堯;魏嘉熹 |
| 地址： | 110179 遼*** | 國省代碼： | 遼寧;21 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 數據處理 方法 裝置 存儲 介質 電子設備 | ||
1.一種數據處理方法，其特征在于，所述方法包括：
獲取樣本數據的特征參數，所述樣本數據是數據集合中的帶有標簽的數據，所述樣本數據為圖片數據；
根據所述樣本數據的特征參數預訓練數學模型，以得到滿足預設條件的建模參數以及模型輸入參數，所述模型輸入參數是部分或者全部所述樣本數據的特征參數；
根據所述數據集合中無標簽數據的特征參數與所述模型輸入參數之間的相似度，從所述數據集合中選取用于訓練所述數學模型的目標樣本數據，其中，所述目標樣本數據為未標注標簽的圖片數據；
根據所述建模參數對所述數學模型進行初始化，并根據所述目標樣本數據對所述數學模型進行訓練；
所述根據所述樣本數據的特征參數預訓練數學模型，以得到滿足預設條件的建模參數以及模型輸入參數，包括：
設定一初始建模參數θ1；
根據所述初始建模參數θ1和所述樣本數據的特征參數θ2通過公式進行迭代更新，并確定滿足如下目標函數的參數θ′：
其中，θ＝[θ1,θ2]，θ′＝[θ1′,θ2′]，θ1′為本次迭代計算得到的建模參數，θ2′為本次迭代選用的特征參數，α為超參數，L(fθ)表示當前迭代在參數θ下的Loss值；
將滿足所述目標函數的θ1′和θ2′分別作為所述滿足預設條件的建模參數以及模型輸入參數。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述數據集合中無標簽數據的特征參數與所述模型輸入參數之間的相似度，從所述數據集合中選取用于訓練所述數學模型的目標樣本數據，包括：
計算每一所述無標簽數據的特征參數與所述模型輸入參數中任一所述樣本數據的特征參數的距離信息；
將所述距離信息小于預設距離閾值的無標簽數據作為所述目標樣本數據。
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述計算每一所述無標簽數據的特征參數與所述模型輸入參數中任一所述樣本數據的特征參數的距離信息，包括：
通過如下公式計算任一所述無標簽數據的特征參數與模型輸入參數中任一所述樣本數據的特征參數的距離信息dist(X,Y)：
其中，X為所述無標簽數據的特征參數，Y為所述樣本數據的特征參數，n為特征參數的長度，xi為所述無標簽數據的特征參數X中第i個特征參數，yi為模型輸入參數中所述樣本數據的特征參數Y中第i個特征參數。
4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述將所述距離信息小于預設距離閾值的無標簽數據作為所述目標樣本數據，所述方法還包括：
將所述樣本數據的標簽作為與所述樣本數據的特征參數之間的距離信息小于第一預設距離閾值的無標簽數據的標簽；
將與所述樣本數據的特征參數之間的距離信息大于第一預設距離閾值且小于第二預設閾值的無標簽數據推薦給用戶，以提醒用戶對該無標簽數據添加標簽。
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