一种基于不确定性估计的半监督学习识别星系图像的方法

本发明提供一种基于不确定性估计的半监督学习识别星系图像的方法，包括获取若干个已有星系图像，并划分出标注数据和无标签数据；构建用于图像多分类任务的深度神经网络模型；构建训练集及测试集，并待基于标注数据的交叉熵损失函数以及基于无标签数据进行不确定性估计的无监督损失函数来修正深度神经网络模型损失函数后，对深度神经网络模型进行训练及测试，得到训练好的深度神经网络模型；获取待测星系图像并导入训练好的深度神经网络模型中，得到待测星系图像的类别。实施本发明，不仅能降低模型成本且提高模型效率，还能减少噪声样本的影响来提高模型泛化能力，从而提升图像识别效率及准确率。