[发明专利]一种面向小样本数据自主学习的皮肤分型方法

摘要

本发明公开一种面向小样本数据自主学习的皮肤分型预测方法，涉及深度学习及医美皮肤分型技术领域。本发明通过少量已标注样本由卷积神经网络训练得到初始模型，通过初始模型接受后续新样本，并根据模型预测的结果判断新样本是否具备标注价值，从而只选择模型判定不准确的样本进行标注并再训练。与现有的皮肤分型方法相比，能够仅运用单个模型即可得到更加完善的结果，在实际使用过程中运用增强单元不断迭代优化该模型，同时运用主动学习的思想，选择不确定性较大的样本标注，能够极大降低需要专家标注的样本数量，减轻人力成本。再训练时根据可靠度模块，能够使得在扩展样本时更倾向可靠度不足的皮肤分型，以提升最终分型效果。