[发明专利]图像分类网络模型的训练方法、图像分类方法及相关设备

摘要

本申请提供了一种图像分类网络模型训练方法、图像分类方法及相关设备。该图像分类网络模型训练方法包括：获取训练图像和外部知识库，外部知识库包括训练图像的真实类别标签；对外部知识库进行编码处理，得到类别距离矩阵；将训练图像及其真实类别标签和类别距离矩阵输入图像分类网络模型，得到训练图像的预测类别概率分布，其中，预测类别概率分布包括图像分类网络模型输出的预测类别标签与真实类别标签之间的差距概率；利用类别距离矩阵中真实类别标签与预测类别标签之间的深度距离以及预测类别概率分布计算目标损失函数；基于目标损失函数训练网络模型。本申请用以得到一种兼顾提高图像分类准确性及增强预测结果可解释性的图像分类网络模型。