基于对抗学习的种群鉴别模型训练方法、系统及存储介质

本发明公开了一种基于对抗学习的种群鉴别模型训练方法、系统及存储介质，涉及种群鉴别技术领域。具体步骤为：采集待分类的原始图像进行类别标注，作为模型的训练数据集；对训练数据集进行预处理，得到第一数据集；建立分类模型并初始化模型权重，将第一数据集输入到分类模型中得到第一预测结果；对第一数据集进行类别标签互换，得到第二数据集，将第二数据集输入分类模型中得到第二预测结果；将第一、第二预测结果分别进行损失计算并累加；重复迭代直到损失函数收敛，得到训练完成的分类模型；将不同类别图像输入到训练完成的分类模型中，获取分类结果。本发明与现有泛化方法相比提高了模型的检测精度，极大程度缓解了模型过拟合情况。