技術編號：39718684
提示：您尚未登錄，請點 登 陸 后下載，如果您還沒有賬戶請點 注 冊 ，登陸完成后，請刷新本頁查看技術詳細信息。本申請涉及人工智能，特別是指一種圖像分類方法、裝置及可讀存儲介質(zhì)。背景技術、基于大量人工標注的有標簽圖像訓練多模態(tài)基礎模型是目前的主流方法，基于這種有監(jiān)督訓練得到的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，域外(out-domain)泛化能力較差，當分類標準發(fā)生改變時，如對商品廣告的界定范圍改變，會導致分類準確率降低，要想使模型適應新的標準，需要重新執(zhí)行數(shù)據(jù)收集與訓練過程，而該數(shù)據(jù)收集與訓練過程需要獲取大量人工標注圖像，從而需要付出巨大的時間和人力成本，因此，在分類標準變化發(fā)生變化時，現(xiàn)有多模態(tài)基礎模型難以快速地與分類標...
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