本申请提供一种图神经网络训练方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机技术领域，该图神经网络训练方法包括：获取样本图数据结构对应的节点矩阵和邻接矩阵；将节点矩阵和邻接矩阵输入图神经网络，得到预测输出数据，图神经网络包括至少两层网络层，其中，至少一层网络层的输出是根据当前网络层的卷积函数的输出和上一层网络层的输出确定的；根据样本图数据结构对应的标签数据和预测输出数据的损失值，得到训练完成的图神经网络。在本申请通过少一层网络层的输出是根据当前网络层的卷积函数的输出和上一层网络层的输出确定的，能都使下一层网络层的输入特征具有更高的多样性，进而提高图神经网络的特征提取能力。