一种模型增量学习方法、设备、介质及程序产品

本发明公开了一种模型增量学习方法、设备、介质及程序产品，涉及金融科技领域。该方法包括：获取多个新增软件样本，其中，每个新增软件样本的数据包括软件代码以及由软件缺陷预测模型标注出数值的至少一个软件度量元；根据软件缺陷预测模型、训练软件缺陷预测模型的多个训练软件样本以及每个新增软件样本，确定新增软件样本的信息值，其中，信息值用于表征对应的新增软件样本的被学习价值；根据多个新增软件样本的信息值，确定参与增量学习的目标新增软件样本；根据目标新增软件样本，对软件缺陷预测模型进行增量学习。该模型增量学习方法提高了增量学习后的软件缺陷预测模型的准确性以及提高了增量学习的效率。