本公开描述了一种基于人工神经网络的组织病变识别的训练方法和训练系统，包括：准备训练数据集，训练数据集包括多张带有病变的检查图像以及与检查图像关联的具有病变标注结果的标注图像；对检查图像进行特征提取以获得特征图，并且基于注意力机制对检查图像进行处理以得到注意力热度图；利用第一人工神经网络对检查图像进行分类，并结合标注图像得到第一损失函数，利用第二人工神经网络模块基于特征图和注意力热度图对检查图像进行分类，并结合标注结果得到第二损失函数，利用第三人工神经网络对检查图像进行无病判别得到第三损失函数。通过组合此三种损失函数，能够有效地提高对组织病变进行组织病变识别的准确性。