一种基于多样化课程学习的鲁棒小样本图像识别方法

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于多样化课程学习的鲁棒小样本图像识别方法，包括：首先建立并训练标注噪声自编码器；然后建立并训练标注噪声对比学习编码器，同时建立小样本学习器；接下来，基于噪声自编码器的特征表示和基于对比学习编码器的特征表示构建多样化课程学习算法；最后用训练好的小样本学习器完成对未可知类别图像进行小样本样本分类决策。本发明能够提高小样本图像识别在实际应用的鲁棒性，对抗数据标注噪声对小样本图像识别性能的负面影响。