[发明专利]存储释放模型的训练方法、存储释放方法及设备

权利要求书

1.一种存储释放模型的训练方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取多组样本数据及其标签，每组所述样本数据包括多个存储对象的访问频率以及所述存储对象的代价，所述标签为各组所述样本数据中的目标释放存储对象；

将各组所述样本数据输入存储释放模型中，输出各组所述样本数据对应预测释放存储对象；

基于所述预测释放存储对象与对应的所述目标释放存储对象进行损失函数计算，对所述存储释放模型的参数进行更新，以确定目标存储释放模型。

2.根据权利要求1所述的方法，所述存储释放模型包括第一输入节点、第二输入节点以及输出节点，其特征在于，所述将各组所述样本数据输入存储释放模型中，输出各组所述样本数据对应预测释放存储对象，包括：

对于每组所述样本数据，将各个存储对象的访问频率经过所述第一输入节点输入所述存储释放模型；

将各个存储对象的代价经过所述第二输入节点输入所述存储释放模型；

获取第一输入节点对应的第一权重，以及所述第二输入节点对应的第二权重；

根据所述第一权重与所述访问频率，以及所述第二权重与所述代价，确定所述输出节点输出的所述预测释放存储对象。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述预测释放存储对象与对应的所述目标释放存储对象进行损失函数计算，对所述存储释放模型的参数进行更新，以确定目标存储释放模型，包括：

通过目标损失函数计算所述预测释放存储对象与目标释放存储对象之间的损失并且计算梯度；

基于所述梯度对所述第一权重和所述第二权重进行调整。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述梯度随所述第一权重和所述第二权重进行调整，包括：

对每次训练所确定的所述第一权重和所述第二权重的变化进行分析；

当所述第一权重和所述第二权重的变化在预设范围内时，生成第一目标权重和第二目标权重。

5.一种存储释放方法，其特征在于，包括：

获取多个待释放存储对象的访问频率以及代价；

将多个所述待释放存储对象的访问频率以及代价输入目标存储释放模型中，确定所述多个待释放存储对象中的目标存储对象，所述目标存储释放模型是根据权利要求1-4中任一项所述的存储释放模型的训练方法训练得到的；

释放所述目标存储对象。

6.根据权利要求5所述的存储释放方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取待存储数据；

将所述待存储数据存储至所述目标存储对象中。

7.一种存储释放模型的训练装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取多组样本数据及其标签，每组所述样本数据包括多个存储对象的访问频率以及所述存储对象的代价，所述标签为各组所述样本数据中的目标释放存储对象；

第一输入模块，用于将各组所述样本数据输入存储释放模型中，输出各组所述样本数据对应预测释放存储对象；

目标模块，用于基于所述预测释放存储对象与对应的所述目标释放存储对象进行损失函数计算，对所述存储释放模型的参数进行更新，以确定目标存储释放模型。

8.一种存储释放装置，其特征在于，包括：

第二获取模块，用于获取多个待释放存储对象的访问频率以及代价；

第二输入模块，用于将多个所述待释放存储对象的访问频率以及代价输入目标存储释放模型中，确定所述多个待释放存储对象中的目标存储对象，所述目标存储释放模型是根据权利要求1-4中任一项所述的存储释放模型的训练方法训练得到的；

释放模块，用于释放所述目标存储对象。

9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行权利要求1-4中任一项所述的存储释放模型的训练方法，或执行权利要求5或6所示的存储释放方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1-4中任一项所述的存储释放模型的训练方法，或执行权利要求5或6所示的存储释放方法。