对象类别确定方法、装置、设备、介质和程序产品

本申请提供一种对象类别确定方法、装置、设备、介质和程序产品，涉及人工智能领域，该方法包括：获取待分类对象的样本数据、训练完成后的特征提取模型、特征降维模型和分类器模型，其中，特征提取模型为基于扩充后的训练数据集训练得到的，扩充后的训练数据集为基于量子态元学习的生成对抗网络，对扩充前的训练数据进行数据扩充得到的；基于样本数据和特征提取模型，获取特征提取后的第一新样本；基于第一新样本和特征降维模型，获取特征降维后的第二新样本；基于第二新样本和分类器模型，获取分类结果，作为待分类对象的类别。该方案基于量子态元学习的生成对抗网络，可以实现高效的数据扩充，提高由此训练得到的模型的分类准确性。