基于课程学习规则和元学习器的逐步数据增强方法和装置

本发明实施例涉及一种基于课程学习规则和元学习器的逐步数据增强方法和装置，所述方法包括：将已通过原始数据集D完成模型预训练的医学图像分类模型作为目标模型M；并基于课程学习规则为之后的T步提升训练设置增强难度序列U；并从三类元学习器中任选一类作为数据增强模型G；在T步提升训练过程的第t步上，先根据原始数据集D、增强难度τ和目标模型M对数据增强模型G进行一轮优化并基于本轮优化获得增强数据集D；再基于课程学习规则构建训练数据集D；再基于训练数据集D对目标模型M进行一轮优化得到目标模型M。本发明可以解决训练数据欠饱和问题。