[发明专利]数据处理方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本公开提供了一种数据处理方法、装置、设备及存储介质，可以应用于计算机技术领域、信息安全技术领域、人工智能技术领域和金融技术领域。该方法包括：对初始图像样本数据进行噪声处理，得到中间图像样本数据，其中，中间图像样本数据包括中间图像样本；利用初始图像处理模型对中间图像样本数据进行处理，确定与中间图像样本对应的样本损失值；根据样本损失值，确定中间图像样本的目标分组；以及根据目标分组，利用中间图像样本数据对初始图像处理模型进行训练，得到训练后的目标图像处理模型。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域、信息安全技术领域、人工智能技术领域和金融技术领域，尤其涉及一种数据处理方法、装置、电子设备、存储介质和程序产品。

背景技术

相关技术中，在对图像处理模型进行模型训练时，会使用一些大型的数据集中的数据样本，这些数据样本的安全性通常无法核实，因此，会造成训练后的图像处理模型不能正常使用。

在实现本公开构思的过程中，发明人发现相关技术中至少存在如下问题：相关技术中的利用未知的数据样本进行模型训练时，不能对数据样本的安全性进行确认，使得图像处理模型不能正常使用。

发明内容

鉴于上述问题，本公开提供了数据处理方法、装置、电子设备、存储介质和程序产品。

本公开的第一方面提供了一种数据处理方法，包括：

对初始图像样本数据进行噪声处理，得到中间图像样本数据，其中，中间图像样本数据包括中间图像样本；

利用初始图像处理模型对中间图像样本数据进行处理，确定与中间图像样本对应的样本损失值；

根据样本损失值，确定中间图像样本的目标分组；以及

根据目标分组，利用中间图像样本数据对初始图像处理模型进行训练，得到训练后的目标图像处理模型。

根据本公开的实施例，利用初始图像处理模型对中间图像样本数据进行处理，确定与中间图像样本对应的样本损失值，包括：

利用初始图像处理模型对中间图像样本数据进行处理，确定初始图像处理模型的损失变化曲线；

根据损失变化曲线，确定初始图像处理模型的的预设训练周期；以及

根据预设训练周期，确定与中间图像样本对应的样本损失值。

根据本公开的实施例，根据样本损失值，确定中间图像样本的目标分组，包括：

根据样本损失值，对中间图像样本进行排序，得到中间图像样本排序结果；以及

根据中间图像样本排序结果，按照预设规则确定中间图像样本的目标分组。

根据本公开的实施例，根据中间图像样本排序结果，按照预设规则确定中间图像样本的目标分组，包括：

根据中间图像样本排序结果，确定中间图像样本的排序位置；

在确定排序位置小于或等于第一预设阈值的情况下，确定中间图像样本是第一子目标分组，其中，第一子目标分组表征中间图像样本为第一异常样本；

在确定排序位置大于第一预设阈值且小于第二预设阈值的情况下，确定中间图像样本是第二子目标分组，其中，第二子目标分组表征中间图像样本为第二异常样本，第二异常样本的样本损失值小于第一异常样本的样本损失值；以及

在确定排序位置大于或等于第二预设阈值的情况下，确定中间图像样本是第三子目标分组，其中，第三子目标分组表征中间图像样本为正常样本。

根据本公开的实施例，对初始图像样本数据进行噪声处理，得到中间图像样本数据，包括：

将初始图像样本数据输入至编码器中，输出均值向量和标准差向量；