一种基于双网络协作的抗噪音标签图像识别方法

本发明公开了一种基于双网络协作的抗噪音标签图像识别方法，其步骤包括：1、噪音标签数据集的采集和预处理；2、使用噪音数据集对网络进行预热；3、计算每样本的置信度并获取类别自适应阈值；4、筛选样本，构建多个子集；5、基于半监督学习范式对任意一个模型进行训练，从而得到最终的双网络图像识别模型，用于对输入图片进行分类。本发明能在使用包含大量噪音标签的数据集训练的条件下，有效对抗噪音标签的影响，减少模型对噪音标签的拟合，从而提取出样本的真正语义特征，提高模型的鲁棒性和分类准确性。