一种图像数据训练方法、系统、介质和设备

本申请提供一种图像数据训练方法、系统、介质和设备，涉及机器学习领域，该方法包括：获取人脸图像；对人脸图像采用不同大小的卷积层进行特征提取，并对提取的特征与所述人脸图像进行特征比对，将提取的特征和人脸图像之间的特征均值差异作为视觉特征；根据坐标位置将位置信息嵌入至视觉特征，得到不同视野的语义特征；将人脸图像作为全局特征，利用若干层网络层进行特征融合，得到融合特征，并采用非对称卷积增强融合特征中的局部关键信息；基于融合特征和损失函数进行模型训练。本申请能够充分利用局部视觉信息来补充深层特征所缺失的局部情感信息，构建出更全面、更准确的图像情感特征表示，提高图像分类结果的准确性。