模型训练方法及装置

本申请提供一种模型训练方法及装置，涉及图像深度学习领域，解决现有有监督训练方法在标签存在固有尺度差异数据集上性能不佳的问题。该方法具体包括：将接收图像数据输入深度学习网络模型中，确定深度学习网络模型的第一预测值和第二预测值，基于第一预测值和第二预测值，计算深度学习网络模型的第一损失，第二损失和第三损失；基于第一损失，第二损失和第三损失对深度学习网络模型进行迭代训练。本申请用于标签尺度未知的图像样本回归。