一种图像分类方法、装置、设备、介质及产品

本申请公开了一种图像分类方法、装置、设备、介质及产品，涉及图像分类领域，该方法包括获取待分类图像数据；根据所述待分类图像数据利用分类模型进行分类，得到分类类别；所述分类模型为训练好的脉冲神经网络；所述脉冲神经网络包含多个神经层；每个神经层包括多个神经元；每个神经元包括发射阈值和输入电阻；所述分类模型的训练过程具体包括：以样本图像数据为脉冲神经网络的输入，以样本分类类别为脉冲神经网络的输出，根据交叉熵损失和自适应稀疏损失确定的脉冲神经网络的总损失函数，利用反向传播算法对脉冲神经网络的突触权重、发射阈值和输入电阻进行优化，得到分类模型。本申请能提高分类精度。