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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利数据处理方法、装置、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115169554B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210803042.3，技术领域涉及：G06N3/0985；该发明授权数据处理方法、装置、设备及存储介质是由杨云桥;魏颖;黄隆锴设计研发完成，并于2022-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本数据处理方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种数据处理方法、装置、设备及存储介质，属于人工智能技术领域。该方法包括：基于初始神经网络模型获取第一候选任务的噪声衡量指标；基于第一候选任务的噪声衡量指标，获取第一候选任务的采样概率；从第一候选任务中选取采样概率满足第一选取条件的参考任务；基于参考任务更新初始神经网络模型的参数，基于参数更新后的神经网络模型学习目标任务，得到目标神经网络模型，目标神经网络模型用于数据处理。通过考虑噪声衡量指标获取的采样概率是与候选任务对更新模型的参数的干扰程度匹配的采样概率，基于此种采样概率从候选任务中选取的参考任务的可靠性较高，有利于提高模型的参数的更新质量，从而提高数据处理的准确性。

本发明授权数据处理方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括： 基于第一候选任务对应的训练数据和初始神经网络模型，获取所述第一候选任务对应的任务处理模型；所述第一候选任务对应的训练数据包括训练样本数据和所述训练样本数据对应的标准处理结果；其中，在所述第一候选任务为预测化合物针对第一候选靶点蛋白质的活性的任务的情况下，所述训练样本数据为第一化合物的表征信息，所述标准处理结果为所述第一化合物针对所述第一候选靶点蛋白质的标准活性；在所述第一候选任务为预测图像是否属于第一候选类别的任务的情况下，所述训练样本数据为第一图像的表征信息，所述标准处理结果为所述第一图像对应的标准分类结果； 利用所述第一候选任务对应的测试数据对所述第一候选任务对应的任务处理模型进行测试，得到所述第一候选任务对应的任务处理模型的测试性能； 基于所述第一候选任务对应的任务处理模型的测试性能，获取所述初始神经网络模型的参数对应的二阶更新梯度，将所述二阶更新梯度作为所述第一候选任务的噪声衡量指标，所述噪声衡量指标用于衡量所述第一候选任务对更新所述初始神经网络模型的参数的干扰程度，所述第一候选任务为与待学习的目标任务匹配的任务； 基于所述第一候选任务的噪声衡量指标，获取所述第一候选任务的采样概率；从所述第一候选任务中选取采样概率满足第一选取条件的参考任务； 基于所述参考任务更新所述初始神经网络模型的参数；基于参数更新后的神经网络模型学习所述目标任务，得到目标神经网络模型，所述目标神经网络模型用于数据处理。

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