图像分类方法、装置、电子设备和存储介质.pdf

本申请提供一种图像分类方法、装置、电子设备和存储介质,涉及深度学习技术领域,图像分类方法包括:构建基于卷积神经网络的初始图像分类模型,所述初始图像分类模型包含卷积核,所述卷积核包括卷积核骨架和四角卷积块;根据所述初始图像分类模型的损失函数和所述四角卷积块的正则化约束函数,得到新的损失函数;根据训练数据集和所述新的损失函数对所述初始图像分类模型进行训练,得到训练后的图像分类模型;根据训练后的图像分类模型对待分类图像进行分类。新的损失函数能够弱化四角卷积块对特征提取起的作用,而进一步增强卷积核骨架的特征提取能力,从而更有效地对图像提取特征,提升网络模型的分类性能。