一种视频分类方法、分类模型训练方法及相关装置

本申请涉及一种视频分类方法、分类模型训练方法及相关装置。所述方法包括：获取待分类的目标视频数据；对目标视频数据进行不同尺度的特征提取，获得多个具有不同尺度的特征数据，得到多尺度特征序列；确定多尺度特征序列中当前时间步输入的当前特征数据的当前隐藏状态，根据当前隐藏状态和当前时间步之前的历史隐藏状态确定当前特征数据的当前上下文向量，基于当前上下文向量、当前特征数据、前一时间步的隐藏状态更新当前隐藏状态，得到更新后的隐藏状态；基于更新后的隐藏状态进行循环迭代，直至达到结束条件，输出目标视频的类别。与现有技术相比，本申请能够提升模型系统的准确性和鲁棒性，避免系统过拟合。