[发明专利]图像分类模型的训练方法、装置、计算机设备及存储介质

摘要

本发明公开了一种图像分类模型的训练方法，应用于人工智能技术领域，用于解决现有技术无法用较少带标注的样本训练出高精度的图像分类模型的技术问题。本发明提供的方法包括：获取被标注的样本图像和未被标注的样本图像；计算未被标注的样本图像与分类层输出的其中一类图像原型之间的相似熵值；根据第一目标函数和第二目标函数确定目标损失函数；根据计算的相似熵值的大小，对于被标注的样本图像和未被标注的样本图像分别选用第一目标函数和第二目标函数交替对特征提取层的第一参数和分类层的第二参数进行训练，直至该目标损失函数的梯度小于预设值时，将该第一参数的取值作为该特征提取层的目标参数，将该第二参数的取值作为该分类层的目标参数。