实现类别平衡采样的主动-类增量图像分类方法及装置

实现类别平衡采样的主动‑类增量图像分类方法及装置，涉及增量任务的图像分类领域。解决现有面向无标签图像集合在基于主动学习的类增量图像分类模型进行样本选择时呈现严重的类别不平衡现象的问题。本发明采用本发明所设计的改进贪心采样算法来选出一批有价值样本，使得挑选样本所服从的分布接近全体样本的分布，进而实现采样的类别平衡。该改进贪心采样算法通过计算所选样本构成的分布以及本簇中全部样本构成的分布的相似程度来决定每个样本是否有价值被选择。本发明主要用于实现增量任务的图像分类。