皮肤癌图像分类模型训练方法与装置

本申请公开了皮肤癌图像分类模型训练方法与装置。该方法包括：获取皮肤癌图像数据集并进行预处理；构建支持集和查询集；将支持集中的皮肤癌图像数据集输入到皮肤癌图像分类模型中得到第一皮肤癌分类结果；基于第一皮肤癌分类结果构建第一损失函数，基于第一损失函数，通过元学习策略对皮肤癌图像分类模型进行迭代训练：基于第一损失函数进行外循环优化和内循环优化，得到更新后的皮肤癌图像分类模型的全局参数；将查询集输入到皮肤癌图像分类模型中得到第二皮肤癌分类结果，基于第二皮肤癌分类结果对更新后的全局参数进行再次更新。本申请能够解决现有技术中皮肤癌图像数据稀缺、类别不平衡、诊断准确率不足以及模型泛化能力有限的问题。