图像分类模型训练方法、图像处理方法及相关装置

本发明属于图像处理领域，公开了一种图像分类模型训练方法、图像处理方法及相关装置，包括：获取并将训练图像输入至图像分类模型进行前向传播，并通过随机Batch调度器确定图像分类模型的当前待增强网络层的增强状态；当当前待增强网络层的增强状态为进行增强时，在当前待增强网络层对训练图像的特征数据进行数据增强，并继续进行前向传播；当进行过数据增强时，将自蒸馏动态软标签正则项加入图像分类模型的损失函数中得到优化损失函数，以及根据训练图像的分类结果和真实标签，通过优化损失函数优化模型参数。提高图像分类模型的训练效率，提升图像分类模型升模型对噪声的抵御能力，有效地提高了图像分类模型在实际应用中的稳定性和可信度。