一种加速机器学习训练的方法

本发明公开了一种加速机器学习训练的方法，包括以下步骤：S1、数据收集，收集AI训练数据样本点；S2、旧模型辅助清洗数据，通过旧模型对数据集进行预测，对错误标签或异常数据样本进行识别和排出；S3、旧模型辅助生成伪标签，根据旧模型特征辅助生成数据信息伪标签；S4、数据增强，结合Grad‑CAM++方法分析数据分类重要性；S5、模型训练。本发明利用旧模型知识辅助生成伪标签，减少了对大量数据进行标记的需求，节省计算资源和计算时间，提高了标签准确性，避免了使用大量相似数据导致的过拟合问题，避免了模型在训练集上表现得过于优秀，但在新的、未见过的数据上表现不好，显著提高了模型泛化能力，提高了AI模型训练的高效性和准确性。