模型训练和数据处理方法、装置、设备、介质及程序

本申请实施例提供了一种模型训练和数据处理方法、装置、设备、介质及程序，用于在排除混淆因素影响的情况下提升识别能力。可应用于人工智能等领域。包括：获取训练样本集合和包括特征提取器、分类器以及多个对抗子网络的初始识别模型，训练样本集合中的训练样本包括样本数据、指示分类标签的第一标签和指示混杂因子标签的第二标签集合；调用特征提取器对训练样本进行特征提取得到特征表示；调用分类器对特征表示进行识别得到第一预测标签；调用多个对抗子网络对特征表示进行识别得到第二预测标签集合；基于第一预测标签、第一标签、第二预测标签集合和第二标签集合得到训练损失值；基于训练损失值对初始识别模型进行训练得到目标识别模型。