基于神经正切核与神经网络的图像分类方法、终端及介质

摘要

本发明提供一种基于神经正切核与神经网络的图像分类方法，包括：针对目标分类任务，构建并初始化神经网络；通过多个超步,学习所述神经网络基于神经正切核的逐层初始学习率；基于所述逐层初始学习率对所述神经网络进行训练，获得图像分类模型；利用所述图像分类模型进行图像分类。本发明能够减少训练的时间开销，同时更加稳健准确地对未知图像进行分类。