食品模型训练方法、装置与电子设备

本发明涉及一种食品模型训练方法、装置与电子设备，涉及食品测试技术领域，该方法包括：使用多组训练样本对初始食品模型分别进行多轮迭代训练得到目标食品模型；该多轮迭代训练中的每轮迭代训练包括以下步骤：将该图像数据与该光谱数据输入初始食品模型，得到该食品的预测营养成分；确定该预测营养成分与该食品的实际营养成分之间的损失值；根据该损失值更新该初始食品模型的网络参数，直至该损失值满足收敛条件；将该损失值满足该收敛条件时的初始食品模型作为该目标食品模型。使用本发明提出的食品模型训练方法，能够在训练出目标食品模型之后，基于目标食品模型快速预测出准确的营养成分。