摘要
本发明提供一种训练图像的标签确定方法、装置、设备及存储介质，应用于计算机技术领域，该方法包括：获取多个训练图像及预设聚类算法的多个目标聚类参数；根据原始类别标签的总类别数及各目标聚类参数对多个训练图像进行聚类，确定多个训练图像的多个第一特征矩阵；多个第一特征矩阵的数量与总类别数相同；将各训练图像输入至第一神经网络模型中进行分类处理，确定每个训练图像对应的第二特征矩阵；针对每个训练图像，在多个第一特征矩阵中获取训练图像的原始类别标签对应的目标第一特征矩阵，并根据第二特征矩阵和目标第一特征矩阵之间的相似度，确定训练图像对应的目标类别标签。采用本发明技术方案可以提升最终训练的神经网络的精度。
