神经网络训练方法、装置、设备及存储介质

本申请适用于计算机技术领域，提供了神经网络训练方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：将N个样本数据输入第一原始神经网络；根据N个预测光谱与N个真实光谱，得到损失值；通过优化算法，根据损失值对第一原始神经网络进行训练，得到第一神经网络，优化算法中包括目标黑塞矩阵，目标黑塞矩阵是对原始黑塞矩阵进行第一处理得到的，第一处理后目标黑塞矩阵的计算复杂度低于第一处理前原始黑塞矩阵的计算复杂度，第一处理包括分解处理或转换处理，目标优化算法用于对第一原始神经网络的网络参数进行调整。从而，本申请可以降低训练过程所需占用的存储量，提高训练速度。