一种少样本的正反馈模型训练方法及系统

本申请公开了一种少样本的正反馈模型训练方法及系统，涉及视频分类、人工智能技术，包括：获取训练视频的训练样本数据和测试样本数据；计算各训练样本数据之间的相似性，并根据计算的相似性进行样本筛选；利用分类算法基于筛选后的训练样本数据的特征向量和分类标签进行训练，以获得分类模型；利用所述分类模型，对训练视频的测试样本数据的特征向量进行分类；基于分类结果，将测试样本数据加入所述训练样本数据，重新训练分类模型。本申请在训练模型的过程中将剔除训练样本中的杂质，充分吸收测试样本中的信息，能够获得分类准确率更高的模型。