[发明专利]用于图像分类的迁移学习方法、相关装置及存储介质

摘要

本申请提供了一种用于图像分类的迁移学习方法，涉及人工智能技术领域，其中该方法包括：将源域图像数据和目标域图像数据映射到流形空间，在流形空间中根据源域图像数据得到目标域图像数据的伪标签；将源域图像数据与带有伪标签的目标域图像数据对齐，得到对齐后的源域图像数据和对齐后的目标域图像数据；利用对齐后的源域图像数据构建分类器，采用构建好的分类器对对齐后的目标域图像数据进行分类，得到目标域图像数据的预测标签；基于预测标签对目标域图像数据分类，得到分类结果。本申请实施例有利于提高迁移学习的效果，进而提高图像分类的准确性。此外，本申请还涉及区块链技术，构建的分类器可存储于区块链节点中。