基于混合范数正则约束的宽度学习图像分类方法及装置

摘要

本发明公开了基于混合范数正则约束的宽度学习图像分类方法及装置，涉及图像处理技术领域，其中方法包括：获取待分类图像数据，并将经过预处理的图像数据划分为训练样本和测试样本，并获取训练样本对应的类标签；将训练样本输入至宽度学习网络进行处理，生成宽度转换特征；根据所述宽度转换特征以及所述类标签，利用ε拖拽方法以及混合范数的正则化约束方法，构建基于混合范数正则化约束的判别宽度学习网络分类优化目标函数；采用两步迭代法优化求解所述目标函数，实现图像分类；本发明以宽度学习网络为主体，需要参数少，网络结构更简单，增强特征提取能力，可以用更少的时间达到与深度神经网络相似的性能。