基于预训练微调模型的脑磁图切片数据分类方法

本发明公开了基于预训练微调模型的脑磁图切片数据分类方法，涉及人工智能技术领域，包括如下步骤：将待预测数据输入到已训练完成后的深度学习模型中，以输出脑磁图切片数据的分类结果；深度学习模型的训练过程如下：S1、收集无标注脑磁图数据并进行预处理，基于预处理后的脑磁图数据构建无监督数据集；S2、基于无监督数据集对深度学习模型进行预训练，以对深度学习模型进行模型参数调整；S3、在预训练后的深度学习模型的输出节点后连接一层微调预测层，基于构建的微调数据切片集对微调预测层中的参数进行微调训练，得到训练完成的深度学习模型；该脑磁图预训练微调方法减少有监督标注数据的需求量，提升分类任务精度。