睡眠分期模型训练方法、睡眠分期方法及设备

本发明提供一种睡眠分期模型训练方法、睡眠分期方法及设备。应用于睡眠数据处理领域。该方法包括：获取真标签数据和无标签数据；利用真标签数据得到伪标签数据；利用真标签数据和伪标签数据对特征提取模块进行训练，得到初始训练特征提取模块；利用真标签数据对初始训练特征提取模块和预测模块进行训练；基于目标特征提取模块和目标预测模块判断是否符合预设终止条件；若判定不符合所述预设终止条件，则返回执行得到初始训练特征提取模块的步骤直至符合预设终止条件，完成睡眠分期模型的训练。本发明能够在真标签数据的引导下，通过自我学习和伪标签的生成，有效地降低对大规模有标签数据的依赖，降低数据标注的成本，并提高模型泛化性能。