本申请公开一种训练样本排查方法及其装置、设备、介质、产品，所述方法包括：采用分类模型获取训练数据集中的训练样本的特征向量及将该特征向量映射至各个分类标签生成的概率向量；基于所述概率向量为每个无标签样本计算表征其分类不确定性的量化评分，筛选出量化评分超过预设评分阈值的无标签样本构成粗召回集；从粗召回集内与相应的有标签样本构成最相似的无标签样本集合中，筛选出其中相对不相似的无标签样本，构成次召回集；根据无标签样本的特征向量与各个分类标签相对应的类中心向量之间的相似性，从次召回集内与相应的类中心向量构成最相似的无标签样本集合中，筛选出其中相对不相似的无标签样本作为待标注样本。本申请可实现训练样本的精选。