一种基于改进的迁移学习模型的叶菜农残测量装置及方法

本发明公开了一种基于改进的迁移学习模型的叶菜农残测量装置及方法，属于叶菜农残检测领域，包括获取第一数量个源域训练数据和第二数量个目标域训练数据；根据第一数量个源域训练数据，对卷积神经网络模型进行分批次训练，得到第一农残测量模型；根据第二数量个目标域训练数据，对第一农残测量模型进行分批次迁移学习训练，得到第二农残测量模型；将目标域待处理数据输入到第二农残测量模型，得到目标域待处理数据对应的农残含量。本发明采用上述的一种基于改进的迁移学习模型的叶菜农残测量装置及方法，可以很好的将压片法采集到的优质数据集泛化到粘接法得到的目标域数据中，从而在保障叶菜农残测量准确性的同时，满足原位测量需求。