一种基于虚拟对抗训练的图像伪标签标注方法

本发明属于机器学习中的半监督学习领域，具体涉及一种基于虚拟对抗训练的图像伪标签标注方法，包括获取有标签图像数据和无标签图像数据作为训练数据；利用有标签图像数据自训练的模型计算预测标签与真实标签之间的交叉熵损失作为第一损失；预测无标签图像数据的伪标签，将强增强后无标签图像数据的预测标签和其伪标签的交叉熵作为第二损失；在训练数据中加入扰动，将扰动数据的预测标签和其真实标签或者伪标签之间的散度作为第三损失；利用第一、第二、第三损失训练的模型预测无标签图像数据的标签。本发明在不依赖生成伪标签的同时，通过生成虚拟对抗样本提高模型对于输入扰动的不变性并且提高模型的泛化能力。