基于图像属性先验的自适应软标签正则化方法

摘要

本发明公开了一种基于图像属性先验的自适应软标签正则化方法，包括如下步骤：S1，通过神经网络中间特征层聚合构建图像的属性表达；S2，利用重参数化方法对属性概率先验进行软采样；S3，利用现有真值标签对采样软标签进行修正和截断；S4，多尺度属性先验正则化。通过模仿人眼进行图像分类是依据图像局部属性重要性的能力，在利用少量参数的情况下，有效地缓解在图像分类任务中由于方法模型对于结果的过于自信导致的过拟合问题，有效的提升图像分类的准确性。本发明实现方法简单，手段灵活，可以比较容易地应用到一般性图像分类任务中。