模型训练方法、图像分类方法及相关设备

本申请涉及人工智能，提供一种模型训练方法、图像分类方法及相关设备。该方法可以通过第一模型中的注意力头获取第一图像的第一特征向量，及通过第一模型的多层感知器获取第一特征向量对应的第二特征向量；基于第一模型中的注意力头的权重与第一模型的多层感知器的权重，融合第一特征向量与第二特征向量，得到第一融合特征；根据第一融合特征，利用第一模型对第一图像进行分类，得到第一预测类别；根据第一预测类别确定第一模型的第一损失值，基于第一损失值训练第一模型，得到第二模型；基于第二图像确定第二模型中的注意力头的第一得分，基于第一得分更新第二模型中的注意力头的权重。上述方法能够提高模型对图像进行分类的准确性。