本申请实施例公开了一种信息处理方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备，涉及互联网技术领域；通过获取目标样本；采用预设分类模型对目标样本进行分类处理，得到目标样本对应的第一类别概率分布；根据第一类别概率分布计算目标样本的困难系数，并基于困难系数对目标样本进行筛选，得到筛选后目标样本；采用训练后深度分类模型对筛选后目标样本进行分类处理，得到筛选后目标样本对应的第二类别概率分布；计算第二类别概率分布与第一类别概率分布之间的差异，并基于差异对预设分类模型进行收敛，得到训练后分类模型，该训练后分类模型用于对待处理信息进行分类。以此，在模型训练过程中提高了信息处理效率，进而提高了模型训练的效率。