一种人脸识别模型训练方法、装置、设备及存储介质

本申请提供了一种人脸识别模型训练方法、装置、设备及存储介质，其中，基于初始网络模型的原始计算量和目标计算量对初始网络模型进行层数剪裁得到若干目标计算量模型，根据初始网络模型与各目标计算量模型之间的损失函数值对各目标计算量模型进行优化得到若干侯选网络模型；利用不同维度的人脸图像测试集对各侯选网络模型进行指标性能测试，根据指标性能测试结果确定出优选网络模型；根据初始网络模型、各中间计算量模型和优选网络模型的损失函数值对优选网络模型进行优化得到目标网络模型；对目标网络模型进行重参数合并得到人脸识别模型。采用上述方法，以通过减少模型体积提高模型部署与应用的便捷度和灵活度，便于模型的应用。