一种基于神经网络的目标分类模型的优化方法、装置

摘要

本发明公开了一种基于神经网络的目标分类模型的优化方法、装置。该方法包括：构建基于神经网络的目标分类模型，对目标分类模型进行训练，利用训练好的目标分类模型实现目标图像的分类；当出现新的目标图像，该新的目标图像为针对目标新情况对应的图像且仍可分类到原分类体系中，判断目标分类模型对所述新的目标图像的分类识别结果，若目标分类模型无法对新的目标图像进行正确分类，则根据新的目标图像选取部分参数，对部分参数进行调整，经训练得到能够将新的目标图像正确分类的目标分类模型。上述方案可以在保证目标分类模型性能的基础上使其能够适应新的场景，且训练速度获得极大的提高，在20分钟左右即可完成模型训练。