【技术实现步骤摘要】
本公开涉及人工智能，尤其涉及一种图像分类模型的训练方法、装置。
技术介绍
1、随着科学技术的发展，图像识别在用户的生活中占有越来越重要的位置。其中，图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析、理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，是人工智能重要应用实践。图像分类是根据各自在图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的目标区分开来的图像处理方法。例如可以采用图像分类算法训练模型对图像进行分类。但是该方法对图像分类场景限制，使得图像分类的准确性较差。
技术实现思路
1、本公开提供一种图像分类模型的训练方法、装置，可以提高模型训练的准确性，提高图像分类模型进行图像分类的准确性。本公开的技术方案如下：
2、根据本公开实施例的第一方面，提供一种图像分类模型的训练方法，包括：
3、对至少一个设备发送的第一特征矩阵卷积值集合进行解密，得到第二特征矩阵卷积值集合，其中，所述第一特征矩阵卷积值集合包括至少一个第一特征矩阵卷积值和至少一个特征矩阵，所述至少一个第一特征矩阵卷积值为所述至...
【技术保护点】
1.一种图像分类模型的训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用特征矩阵卷积值异常识别算法对所述第二特征矩阵卷积值集合进行筛选，获取第三特征矩阵卷积值集合，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述第二特征矩阵卷积值集合中任一第一特征卷积值对应的异常系数，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第三特征矩阵卷积值集合中至少一个第二特征矩阵卷积值和所述至少一个特征矩阵，获取所述第三特征矩阵卷积值集合对应的方差信息，获取所述第三特征矩阵卷积值集合对应的目标卷
...【技术特征摘要】
1.一种图像分类模型的训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用特征矩阵卷积值异常识别算法对所述第二特征矩阵卷积值集合进行筛选，获取第三特征矩阵卷积值集合，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述第二特征矩阵卷积值集合中任一第一特征卷积值对应的异常系数，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第三特征矩阵卷积值集合中至少一个第二特征矩阵卷积值和所述至少一个特征矩阵，获取所述第三特征矩阵卷积值集合对应的方差信息，获取所述第三特征矩阵卷积值集合对应的目标卷积核，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所...
【专利技术属性】
技术研发人员：林银娜，乔志勇，
申请(专利权)人：中国移动通信集团广东有限公司，
类型：发明
国别省市：
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