图像分类模型的训练方法、图像分类方法及装置

本公开涉及图像分类领域，提供一种图像分类模型的训练方法、图像分类方法及装置。本公开将多个TSK模糊分类器分别作为一层子单元，通过逐层级联的方式将多层子单元构建为图像分类模型，利用对模型性能起较大影响作用的TSK模糊规则，基于TSK模糊规则间的关联关系确定的重要性模糊规则逐层更新每一层子单元的输入。由于考虑了TSK模糊规则间的关联，对分类性能影响较大的TSK模糊规则将具有更大的权重，且利用重要性模糊规则逐层更新子单元的输入，可提升不同类样本的可区分度，故图像分类模型可有效地逐层提高分类性能并具有优秀的泛化能力，在解决大规模图像的分类问题时能取得更高水平的性能，提高了大规模图像的分类精度。