数据分类方法、装置、计算机可读存储介质及终端设备

本申请属于机器学习技术领域，尤其涉及一种数据分类方法、装置、计算机可读存储介质及终端设备。所述方法包括：获取目标数据；利用特征提取网络对所述目标数据进行特征提取，得到目标数据特征；利用全连接层对所述目标数据特征所属的特征分布进行分布估计，得到目标特征分布；基于所述目标特征分布，对所述目标数据特征进行特征重采样，得到目标重采样特征；基于所述目标重采样特征和多中心分类机制对所述目标数据进行数据分类，得到目标数据类别。在上述方法中，重采样可以提取到更丰富的鲁棒特征；多中心分类机制从细粒度级别上适应目标数据，降低样本位于分类边界的概率。据此，能够在面临未知的、多样化的对抗攻击中保持准确的数据分类。