模型训练方法、装置及计算机设备

本申请公开了一种模型训练方法、装置及计算机设备。其中，该方法包括：获取多种网络设备的图像；对多种网络设备的图像进行处理，得到初始训练数据集，并采用初始模型中的多个模块依次对初始训练数据集进行特征提取，得到适配网络设备检测的全局特征，多个模块中至少包括用于采用多种方式生成全局特征中的异常特征的异常生成器，异常特征用于表征异常网络设备的图像特征；采用全局特征对初始模型中的异常评判器进行训练，得到目标模型，其中，异常评判器用于对全局特征进行分类。本申请解决了相关技术中由于异常数据较少导致网络设备检测模型的检测效果较差的技术问题。