分类模型训练方法、分类方法、装置、设备及存储介质

本申请涉及一种多标签分类模型训练方法、图像多标签分类方法、装置计算机设备和计算机可读存储介质。多标签分类模型训练方法包括：将图像样本特征和基于预设的标签词库得到的标签文本特征进行融合，得到融合样本特征；将融合样本特征输入预设的基础分类模型；基础分类模型用于根据融合样本特征，生成相应的分类概率信息和图像描述信息并输出；根据分类概率信息，确定第一多标签分类损失，并基于第一多标签分类损失，训练基础分类模型；根据图像描述信息，确定第二多标签分类损失；基于第二多标签分类损失，辅助对基础分类模型的训练；得到图像多标签分类模型。采用本方法能够提高多标签分类的准确性。