一种基于增量学习的图像分类方法、设备、介质及产品

本发明公开了一种基于增量学习的图像分类方法、设备、介质及产品，涉及机器学习技术领域，包括：将各增量学习任务对应的图像数据输入至预设自适应特定提示生成器中，以生成各所述图像数据对应的特定提示向量，并通过预先训练的通用提示生成器确定各所述图像数据对应的通用提示向量；基于所述特定提示向量和所述通用提示向量生成第一输入向量，以及基于所述特定提示向量生成第二输入向量；利用所述第一输入向量和所述第二输入向量对目标图像分类模型进行优化，并利用优化后的所述目标图像分类模型对图像分类任务中的待分类图像进行分类。通过基于自适应提示以及通用提示的双重提示自适应类增量学习，有助于避免模型在增量学习时灾难性遗忘的情况。