基于迁移学习的结构损伤识别方法、设备、介质及产品

本发明公开了一种基于迁移学习的结构损伤识别方法、设备、介质及产品，所述方法包括获取源域数据集和目标域数据集；构建第一损伤识别模型和第二损伤识别模型；利用源域数据集对第一损伤识别模型进行训练，得到源域模型；将源域模型的超参数迁移到第二损伤识别模型；冻结第二损伤识别模型除全连接层外的所有层，利用第一数据集对第二损伤识别模型的全连接层进行微调，得到目标域模型；利用目标域模型对第二数据集进行损伤识别，得到损伤类型及其置信度；当损伤类型的置信度≥置信度阈值，更新第一数据集；利用更新后的第一数据集对目标域模型进行微调。本发明在少量有标签样本下提高了模型的损伤识别能力。