图像分类模型的训练方法、装置、电子设备和存储介质

    公开(公告)号:CN114241243A

    公开(公告)日:2022-03-25

    申请号:CN202111565672.3

    申请日:2021-12-20

    Abstract: 本公开提供了一种图像分类模型的训练方法、装置、电子设备和存储介质,涉及人工智能领域,具体涉及深度学习领域和图像处理领域,可应用于异常图像的检测场景等。图像分类模型的训练方法包括:采用已标注数据集对图像分类模型进行训练,得到初始模型;迭代地执行以下更新操作,直至更新后的初始模型达到收敛条件:采用初始模型从未标注数据中获得备选扩充数据;以及根据备选扩充数据更新已标注数据集和初始模型;其中,图像分类模型的训练方法还包括在在迭代地执行更新操作的过程中:确定针对标注类别的预测概率低于第一预定概率的目标数据;以及周期性地采用目标数据更新已标注数据集。

    图像分类模型的训练方法、装置、电子设备和存储介质

    公开(公告)号:CN114241243B

    公开(公告)日:2023-04-25

    申请号:CN202111565672.3

    申请日:2021-12-20

    Abstract: 本公开提供了一种图像分类模型的训练方法、装置、电子设备和存储介质,涉及人工智能领域,具体涉及深度学习领域和图像处理领域,可应用于异常图像的检测场景等。图像分类模型的训练方法包括:采用已标注数据集对图像分类模型进行训练,得到初始模型;迭代地执行以下更新操作,直至更新后的初始模型达到收敛条件:采用初始模型从未标注数据中获得备选扩充数据;以及根据备选扩充数据更新已标注数据集和初始模型;其中,图像分类模型的训练方法还包括在在迭代地执行更新操作的过程中:确定针对标注类别的预测概率低于第一预定概率的目标数据;以及周期性地采用目标数据更新已标注数据集。

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