[发明专利]一种图像类别分类的训练方法及装置

摘要

本申请实施例公开了一种图像类别分类的训练方法及装置，用于提高数据分类的训练效率，节省系统资源。本申请实施例方法包括：获取预检测样本图像集；构建训练模型；将预检测样本图像集输入至训练模型确定正类及正类数量；通过训练模型将预检测样本图像集的图像数据平均分布于多张视觉处理器上；确定正类中心及负类中心；确定随机选取的负类中心的数量；根据随机选取的负类中心与正类中心计算总损失值；判断总损失值是否达到第一预设值；若否，则根据总损失值更新训练模型，对负类中心的数据进行二次随机选取，并根据二次选取的负类中心与正类中心二次计算总损失值，直至总损失值达到第一预设值时，确定训练模型训练完成。