模型训练、信息处理方法、装置、电子设备及存储介质

摘要

本公开实施例提供了一种模型训练、信息处理方法、装置、电子设备及存储介质。模型训练方法包括：获取样本数据，样本数据包括样本聚块的特征和标注信息，标注信息包括多个参数对应的标注信息；在预设的待训练模型中，基于样本聚块的特征获取样本聚块的共享特征向量，基于共享特征向量获取样本聚块的样本预测值，样本预测值包括所述多个参数对应的样本预测值；基于样本预测值和标注信息确定是否训练完成；响应于确定训练完成，将训练完成的模型作为预测模型。本公开实施例中，预测模型中各目标对应的网络能够共享聚块的特征，从而同步预测聚块的多个参数，多个目标之间相互促进，能够降低数据过拟合现象，从而提升模型的效果，提高模型的迭代效率。