基于类增量学习模型的图像分类方法、装置、设备及介质

本申请公开了基于类增量学习模型的图像分类方法、装置、设备及介质，涉及图像识别技术领域，包括：在利用初始类增量学习模型对当前图像数据处理的过程中，确定当前图像数据对应的任务通用知识特征以及目标历史图像数据对应的任务特定知识特征；利用初始类增量学习模型的双工分类器，基于任务通用知识特征确定当前图像数据对应的第一图像分类结果，并基于任务特定知识特征确定目标历史图像数据对应的第二图像分类结果；基于第一图像分类结果和第二图像分类结果确定目标分类损失，并基于预设主动遗忘平衡机制和目标分类损失更新初始类增量学习模型的模型参数得到目标类增量学习模型。本申请可以缓解深度神经网络进行类增量学习时的灾难性遗忘问题。