本发明实施例提供一种提高检测模型鲁棒性的可知性判断方法及装置，该方法包括：获取待验证对象的特征向量与所有训练集样本特征向量的汉明距离最小值；若所述汉明距离的最小值大于预设汉明距离阈值，则所述待验证对象，对于以所述训练集训练的卷积神经网络模型为不可知的；其中，所述汉明距离阈值，根据测试集样本对训练后的卷积神经网络模型的测试结果，以及每一测试样本与每一训练样本的汉明距离分布得到。该方法实现过程简单，通过该汉明距离阈值，能够准确判断出待验证对象的可知性，能够有效避免因模型检测出错导致的失误。若不可知对象过多，说明模型检测效果不佳，该方法可以作为模型是否进行更新的指导。