模型更新的方法、装置及电子设备

本申请公开了一种模型更新的方法、装置及电子设备。其中，该方法包括：从图像样本集合中确定目标样本；依据目标样本对深度学习模型中的低秩自适应单元的参数进行更新，其中，深度学习模型用于对图像进行分类，深度学习模型包括残差神经网络和低秩自适应单元，残差神经网络中的卷积块中包括低秩自适应单元，低秩自适应单元用于修改残差神经网络中的权重矩阵；依据更新后的参数确定更新后的深度学习模型，其中，更新后的深度学习模型用于对待分类图像进行分类。本申请解决了相关技术中的测试时自适应方法仅对网络中归一化层进行微调，但归一化层受数据影响波动较大，容易导致网络坍塌的技术问题。