[发明专利]一种数据处理方法及处理装置

权利要求书

1.一种数据处理方法，其特征在于，所述数据处理方法使用神经网络模型进行数据处理，所述神经网络模型用于执行N个任务，N为大于或等于2的整数，所述N个任务包括第一任务，所述神经网络模型包括M个网络层，M为正整数，所述M个网络层中的第i个网络层具有共享权重值和N组特有权重值，所述共享权重值用于执行所述N个任务中的每个任务，所述N组特有权重值中的每组特有权重值用于执行所述N个任务中的一个任务，所述每组特有权重值与所述N个任务中的一个任务一一对应，1≤i≤M，i为整数；所述第i个网络层在执行所述第一任务时被配置为：获取输入数据；根据第t组特有权重值、所述共享权重值以及所述输入数据，获取输出数据，1≤t≤N，t为整数；当1≤i＜M时，向所述M个网络层中的第i+1个网络层传输所述输出数据，其中，所述第t组特有权重值与所述第一任务对应；当i＝M时，输出所述输出数据；所述数据处理方法包括：

获取第一待处理对象；

接收用户输入的第一处理操作，所述第一处理操作用于指示对所述第一待处理对象执行所述第一任务；

响应于所述第一处理操作，在所述第i个网络层中获取所述第t组特有权重值、所述共享权重值以及第一输入数据，并根据所述第t组特有权重值、所述共享权重值以及所述第一输入数据，获取第一输出数据，传输所述第一输出数据；其中，当1＜i≤M时，所述第一输入数据为所述M个网络层中的第i-1个网络层处理所述第一待处理对象后输出的数据；当i＝1时，所述第一输入数据为所述第一待处理对象的数据；

获取第二待处理对象；

接收用户输入的第二处理操作，所述第二处理操作用于指示对所述第二待处理对象执行第二任务，所述第二任务为所述N个任务中的一个，且所述第二任务与所述第一任务不同；

响应于所述第二处理操作，在所述第i个网络层中获取第q组特有权重值以及第二输入数据，并根据所述第q组特有权重值、所述第二输入数据以及已经获取到的所述共享权重值，获取第二输出数据，传输所述第二输出数据；其中，所述第q组特有权重值为所述第i个网络层中与所述第二任务唯一对应的特有权重值，N≥q≥1，q≠t，q为整数，当1＜i≤M时，所述第二输入数据为所述第i-1个网络层处理所述第二待处理对象后输出的数据；当i＝1时，所述第二输入数据为所述第二待处理对象的数据。

2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述第i个网络层为卷积层、全连接层、反卷积层和循环层中的任意一种。

3.根据权利要求1或2所述的数据处理方法，其特征在于，所述输出数据包括共享输出数据和特有输出数据，所述根据第t组特有权重值、所述共享权重值以及所述输入数据，获取输出数据，具体包括：

在所述第i个网络层为卷积层的情况下，采用所述共享权重值对所述输入数据进行卷积计算，以获得所述共享输出数据；采用所述第t组特有权重值对所述输入数据进行卷积计算，以获得所述特有输出数据；

在所述第i个网络层为全连接层的情况下，采用所述共享权重值对所述输入数据进行乘加计算，以获得所述共享输出数据；采用所述第t组特有权重值对所述输入数据进行乘加计算，以获得所述特有输出数据；

在所述第i个网络层为反卷积层的情况下，采用所述共享权重值对所述输入数据进行反置卷积计算，以获得所述共享输出数据；采用所述第t组特有权重值对所述输入数据进行反置卷积计算，以获得所述特有输出数据。