[发明专利]图像分类模型的训练方法及装置

摘要

本发明提供了一种图像分类模型的训练方法及装置；方法包括：获取包括噪声图像样本的图像样本集所对应至少两个类别的类中心特征、以及图像样本集中各图像样本的特征，图像样本标注有原类别标签；确定至少两个类别的类中心特征与各图像样本的特征的相似度；针对各图像样本，将对应最大相似度的类中心特征所归属的类别，作为相应图像样本的新类别标签进行样本标注，得到标注有原类别标签及新类别标签的目标图像样本；基于原类别标签、新类别标签以及确定的相似度，构建图像分类模型的损失函数；基于损失函数，采用目标图像样本训练图像分类模型。通过本发明，能够提高训练得到的图像分类模型的预测准确度。