模型优化方法、设备以及存储介质

本申请公开了一种模型优化方法、设备以及存储介质，该模型优化方法包括：将预设测试集输入初始识别模型中，得到初始识别模型在预设测试集对应的误报率下的当前相似度阈值；根据当前相似度阈值以及初始识别模型的训练集中训练样本的相似度分布，从训练集中确定误报样本和漏报样本；根据误报样本、漏报样本、预设锚点样本、初始识别模型的模型类型确定初始识别模型的目标损失值；根据目标损失值对初始识别模型进行调整处理，得到目标识别模型。上述方案，能够对识别模型进行优化，提升识别模型的识别效果。