模型的训练方法和装置、电子设备及存储介质

本发明提供一种模型的训练方法和装置、电子设备及存储介质。上述训练方法包括：针对第一图像，确定与第一图像对应的第二图像，并确定第一图像对应的第一特征与第二图像对应的第二特征之间的第一正例特征距离；针对每个第一图像，确定多个异源图像，分别确定第一特征与每个异源图像各自对应的异源特征之间的第一特征距离，得到第一图像对应的第一负例特征距离；根据每个第一图像对应的第一正例特征距离和第一负例特征距离，确定模型的第一损失值；根据第一损失值，确定模型的最终损失值；利用最终损失值，训练模型。该方案通过可表征以上特征距离的第一损失值对模型进行训练可提高模型对于待测图像的分类精度，进而提高模型的实用性。