[发明专利]一种图像注释模型的半监督训练方法

摘要

本发明涉及深度学习技术领域，尤其为一种图像注释模型的半监督训练方法，其方法包括如下步骤，使用监督方式训练深度学习模型时，准备大量的数据，每个图片和文本一一对应，通过特定的学习函数进行计算，再使用深度学习的反向传播方法，更新模型的参数。本发明提出的半监督训练方法，通过在监督训练阶段，利用标注数据训练，使模型得到一个较高的精度，在半监督训练阶段，利用多模态图像‑文本模型和海量图片数据，提升了模型的泛化性能，同时也节省了高昂的标注成本，解决了目前无标签的数据易于获取，而有标签的数据收集起来通常很困难，标注也耗时和耗力，且标注数据的规模制约图像注释模型能力进一步提升的问题。