神经网络模型的训练方法、图像特征提取方法及相关装置

摘要

本申请提供一种神经网络模型的训练方法、图像特征提取方法及相关装置，用于解决相关技术中自监督学习对硬件要求高且训练速度低的问题。在本申请实施例提供的对比学习方法中，提出了困难负样本对的概念，通过构建正样本对和困难负样本对，能够使得神经网络模型学习到正样本之间的特征，而且能够准确的区分差别较小的负样本。由此，保证了对困难负样本的学习，即保证了对差别较大的负样本的学习，使得神经网络模型能够准确的提取图像特征。