[发明专利]基于模型嵌入的鲁棒图像分类方法和装置

摘要

本公开提供一种基于模型嵌入的鲁棒图像分类方法和装置，其中，方法包括：将待分类图像输入至图像分类深度神经网络模型，输出与待分类图像对应的图像类别识别结果；其中，图像分类深度神经网络模型是通过将训练图像样本输入深度神经网络模型，获取训练图像样本在神经网络模型的最后一个隐藏层中的嵌入特征；根据嵌入特征对训练图像样本的噪声标签进行稀释；根据稀释后的标签进行样本筛选，得到筛选后的图像样本；根据筛选后的图像样本更新深度神经网络模型的模型参数，得到图像分类深度神经网络模型。本公开技术方案可以在减少标注成本的同时保证鲁棒的图像分类性能，以节约图像标注的人力物力成本。