基于元增益模型的数据处理方法、装置、设备及存储介质

本发明涉及人工智能技术领域，可应用于金融或医疗相关业务场景中，公开了基于元增益模型的数据处理方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取历史任务数据集和新任务冷启动数据；对历史任务数据集进行采样处理，得到采样任务；对基模型进行参数代理化，得到元参数；结合采样任务、内循环单步更新机制和外循环梯度计算方法对元参数进行更新处理，利用更新后的元参数对基模型进行更新，得到元增益模型；利用元增益模型对新任务冷启动数据进行数据处理。本发明实施例基于模型无关的元学习架构，利用内循环单步更新机制和外循环梯度计算方法对元参数更新，使模型能够快速适应新任务，实现对新任务冷启动数据的准确处理，提高数据处理效果。