训练方法、训练装置、存算系统和电子设备

本申请提供一种训练方法、训练装置、存算系统和电子设备。该训练方法包括：获取初始数据组合，初始数据组合包括神经网络模型的第一权值数据集和第一训练数据集；对初始数据组合进行预处理，以得到第一数据组合；根据第一数据组合训练神经网络模型，以获取神经网络模型的第二权值数据集，其中，第二权值数据集的鲁棒性高于第一权值数据集。上述方案可以提高训练得到用于模拟计算的神经网络模型的权值数据集的鲁棒性，由此提高存算系统在处理神经网络计算时计算结果的可靠性。