基于深度学习的图像处理方法、装置、计算机设备

本发明涉及一种基于深度学习的图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质，解决因数据偏差和模型公平性不足导致的分类不准确和不公平问题。首先，获取多样性和全面性的目标图像数据，为模型提供丰富的训练和测试样本。然后，将数据输入到包含多层卷积神经网络结构的模型中，该模型的损失函数引入了公平性损失项，确保结果的一致和公正。这样，模型不仅关注整体准确性，还特别优化了不同群体间的公平性。最后，获取经过改进的模型输出的图像处理结果数据，提高模型在实际应用中的可靠性和公平性。总之，通过引入公平性损失项，有效缓解因训练数据中存在偏差而导致的分类不公问题，显著提升模型在各类图像处理任务中的表现和应用的公平性和可靠性。