神经网络模型的训练方法、装置、存储介质及电子设备

本公开的实施例公开了一种神经网络模型的训练方法、装置、存储介质及电子设备。该方法包括：确定神经网络模型中支持稀疏化的多个算子；确定多个算子中的每一算子对应于至少一种稀疏条件的至少一个稀疏敏感度；基于多个算子中的每一算子对应的至少一个稀疏敏感度，确定多个算子的稀疏参数；基于稀疏参数，对多个算子中的至少部分算子进行稀疏处理，得到初始稀疏模型；对初始稀疏模型进行迭代训练，得到目标稀疏模型。本公开的实施例可以通过模型的稀疏化，提高模型计算速度。