[发明专利]基于对比学习的联邦少样本图像分类模型训练方法、分类方法及设备

摘要

本发明提供一种基于对比学习的联邦少样本图像分类模型训练方法、分类方法及设备，包括：构建训练集和查询集，为训练集添加真实标签；获取初始模型，该初始模型包括嵌入网络和关系网络；将训练集样本和查询集样本成对输入嵌入网络，提取训练集样本特征图和查询集样本特征图并进行拼接，生成拼接特征图；将拼接特征图输入关系网络计算得到相似度分数，以得到训练集样本的类别；采用本地数据集对初始模型进行训练，并构建均方误差损失，得到初始图像分类模型；基于各客户端模型参数构建共享模型，并根据共享模型参数，采用指数移动平均更新所述初始图像分类模型，得到最终的图像分类模型。本发明提供的联邦学习模型训练简单且适用非独立同分布场景。