模型训练方法、用户确定方法及装置、设备和产品

本公开是关于一种模型训练方法、用户确定方法及装置、电子设备以及计算机程序产品，涉及机器学习技术领域。该方法包括：获取预先构建的训练样本集合，训练样本集合包括多个训练样本对；对多个训练样本对进行共享特征提取，得到共享样本特征；根据不同的样本分类标签分别将共享样本特征输入至对应的增益预测网络，得到增益预测结果，基于增益预测结果与对应的真实输出结果确定第一结果损失值；构建训练样本对的第二结果损失值；基于第一结果损失值与第二结果损失值，对预先构建的初始模型进行训练，得到目标增益模型，增益预测网络包含于初始模型。本公开可以解决增益模型中样本分布不均衡的问题，提高模型的准确性。