基于卷积神经网络的色情图片识别方法及装置

摘要

本发明公开一种基于卷积神经网络的色情图片识别方法及装置，涉及图片识别技术领域，能够提高图片鉴黄识别的准确性。该方法包括：将标记有分类标签的样本图片输入卷积神经网络迭代训练，并提取特征向量；基于特征向量计算分类概率值，得到初步分类结果；将分类概率值输入第一损失函数计算分类损失值，以及输入第二损失函数获得修正损失值；根据分类损失值与修正损失值之和反向调整卷积神经网络的训练参数，直至达到迭代次数阈值时输出最新的训练参数构建图片识别模型，其中，训练参数包括权重w和偏置b；获取待测图片，输入图片识别模型得到识别结果。该装置应用有上述方案所提的方法。