[发明专利]用于图像分类的自适应学习

摘要

本发明涉及用于图像分类的自适应学习的一种方法、一种计算机化设备及一种计算机程序产品。所述方法包括：将一组分类模型应用于校准数据集上及生产数据集上，且计算所述组分类模型在每一数据集上的预测上的不一致测量。基于所述校准数据集的不一致测量与所述生产数据集的不一致测量之间的相似度测量低于预定阈值，在所述生产数据集中指示数据漂移。所述方法进一步包括：确定用于针对所述生产数据集训练分类模型的训练数据集。在根据时间区间进行排序的多组图像上选择所述训练数据集，在所述时间区间中获得所述多组图像中的图像。所述选择是基于针对所述多个组确定的权重执行的。