[发明专利]一种基于因果启发的对比学习图像识别方法

摘要

本发明涉及一种基于因果启发的对比学习图像识别方法，通过准备包含多个域的图像分类数据集；使用卷积神经网络构建图像特征提取器g；使用线性回归构建分类器c；采用取一法将数据集划分为训练集和验证集，联合训练g和c并得到它们的权重参数；在g之后先后接入特征转化器t和自编码器{e,d}；从训练集中任选两个域作为对比数据集用来联合训练模型C＝{g,t,e,d,c}，通过优化模型参数最终得到图像分类模型C。本发明将目标特征划分为本质特征和域特征两部分，并基于不同域间的目标存在相同本质特征和不同域特征的假设，构建对比学习模型及损失函数，同时提出了一种对比训练策略，使得图像分类模型在实际应用中取得较好的效果。