图像分类模型的增量训练方法和图像分类方法

一种图像分类模型的增量训练方法和图像分类方法，其中增量训练方法用于对初始的图像分类模型进行增量训练，增量训练包括多个训练阶段，每个训练阶段包括：获取训练图像集，训练图像集包括历史训练图像集和新增训练图像集；使用训练图像集对图像分类模型进行训练；判断是否达到预设的训练停止条件，若否，则评估训练后的图像分类模型对旧知识的遗忘程度，判断训练后的图像分类模型对旧知识的遗忘程度是否超出预设限度，若是，则调整损失函数中的正则化项的权重以增强正则化约束，以使用调整后的正则化项的权重继续下一训练阶段的训练；如此可使图像分类模型在不断学习新知识的同时，有效维持对旧知识的记忆，缓解灾难性遗忘问题。