一种基于元学习的抗噪声标签图像识别方法

本发明公开了一种基于元学习的抗噪声标签图像识别方法，包括以下步骤：(1)数据集构建：构建验证数据集、训练数据集以及待识别图像数据集。(2)噪声标签纠正：创新性地融合数据初始标签、候选纠正标签以及图像识别模型预测标签，通过权重系数综合三者信息生成聚合纠正标签来替代原有的噪声标签；然后借助梯度下降算法更新噪声标签纠正模型，以最大程度降低验证数据集的损失。(3)元学习参数优化：构建包含图像识别模型参数和噪声标签纠正模型参数的联合优化目标，通过双重优化算法实现两个参数空间的协同梯度更新。本发明可广泛应用于图像识别数据集，尤其是网络上公开的、含有噪声标签的图像数据集的识别。