包括非单射变换的图像分类器

摘要

包括非单射变换的图像分类器。提供了一种训练图像分类器的计算机实现的方法（600），该方法使用标记的和/或未标记的训练图像的任何组合。图像分类器包括在相应变换输入和变换输出之间的变换集合。定义了一种逆模型，其中对于图像分类器的确定性非单射变换，其逆由随机逆变换近似。在训练期间，对于给定的训练图像，基于其变换输入在给定其变换输出的情况下由随机逆变换生成的概率，确定该变换的似然性贡献。该似然性贡献用于确定训练图像被最大化的对数似然性（以及其标签，如果训练图像被标记），基于该对数似然性来优化模型参数。