数据处理方法、模型构建方法、分类方法及计算设备

摘要

本申请实施例提供一种数据处理方法、模型构建方法、分类方法及计算设备。其中，在对象分类模型中构建新增分类任务的输出模块；将当前训练批次的第一训练样本输入对象分类模型，提取第一训练样本的第一样本特征；将第一训练样本的类别标签作为输出模块的输出数据，结合第一训练样本的第一样本特征及第一存储信息中不同类别的对象特征训练对象分类模型；利用训练之后的对象分类模型提取第一训练样本的第二样本特征，基于第一训练样本的第二样本特征更新第一存储信息；训练结束时，将第一存储信息中新增分类任务涉及类别的对象特征，构成新增分类任务对应的第二存储信息。本申请实施例提供的技术方案降低了模型训练成本并保证了模型分类准确度。