[发明专利]模型训练方法、图像处理方法、装置和电子设备

权利要求书

1.一种图像处理方法，包括：

获取待处理图像；

将所述待处理图像输入目标图像模型中，由所述目标图像模型输出所述待处理图像的处理结果；

其中，通过下述步骤训练所述目标图像模型：将训练样本分别输入至学生模型和n个教师模型中，获取所述学生模型的第一输出，并获取n个所述教师模型的第二输出，其中，n为正整数；

基于所述训练样本的标签和n个所述第二输出，确定所述训练样本对应的权重；

基于所述第一输出和所述权重，获取所述学生模型的总损失函数；

基于所述总损失函数对所述学生模型的模型参数进行更新，得到训练后的目标模型；

其中，所述权重包括第一权重和所述教师模型对应的第二权重；

其中，所述基于所述第一输出和所述权重，获取所述学生模型的总损失函数，包括：

基于所述第一输出、所述标签和所述第一权重，获取所述学生模型的第一损失函数；

基于所述第一输出、n个所述第二输出和所述第二权重，获取所述学生模型的第二损失函数；

基于所述第一损失函数和所述第二损失函数，获取所述总损失函数；

其中，所述基于所述训练样本的标签和n个所述第二输出，确定所述训练样本对应的权重，包括：

将所述标签和n个所述第二输出进行比对，获取与所述标签一致的第二输出的目标数量；

基于所述目标数量，确定所述第一权重，其中，所述第一权重与所述目标数量正相关；

其中，所述基于所述训练样本的标签和n个所述第二输出，确定所述训练样本对应的权重，包括：

将所述标签和第i个教师模型的第二输出进行比对；

响应于所述标签与所述第i个教师模型的第二输出一致，确定所述第i个教师模型对应的第二权重为1；或者，

响应于所述标签与所述第i个教师模型的第二输出不一致，获取与所述标签一致的第二输出的目标数量；

基于所述目标数量，确定所述第i个教师模型对应的第二权重，其中，所述第二权重与所述目标数量正相关。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述第一输出、所述标签和所述第一权重，获取所述学生模型的第一损失函数，包括：

基于所述第一输出和所述标签，获取所述学生模型的第一初始损失函数；

基于所述第一初始损失函数和所述第一权重，获取所述第一损失函数。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述第一输出、n个所述第二输出和所述第二权重，获取所述学生模型的第二损失函数，包括：

基于所述第一输出和第i个教师模型的第二输出，获取所述学生模型的第i个第三初始损失函数，其中，1≤i≤n，i为正整数；

基于所述第i个第三初始损失函数和所述第i个教师模型对应的第二权重，获取所述学生模型的第i个第三损失函数；

基于所述学生模型的n个第三损失函数，获取所述第二损失函数。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述基于所述学生模型的n个第三损失函数，获取所述第二损失函数，包括：

获取所述学生模型的n个第三损失函数的平均值，并将所述平均值确定为所述第二损失函数。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述训练样本的标签和n个所述第二输出，确定所述训练样本对应的权重，包括：

按照所述标签的数据格式，将n个所述第二输出转换为所述标签的数据格式的n个第二转换输出；

基于所述标签和n个所述第二转换输出，确定所述权重。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述第一损失函数和所述第二损失函数，获取所述总损失函数，包括：

对所述第一损失函数和所述第二损失函数进行加权求和，获取所述总损失函数。