该发明公开了一种基于代价敏感学习的人脸属性编辑方法，属于计算机视觉领域。该方法首先选择使用生成对抗网络作为基本框架，在训练生成对抗网络时结合代价敏感学习的思想，分别为判别器和生成器的引入了具有代价敏感的损失函数，其中包含错分代价和错误编辑代价。引入错分代价的目的是为了让判别器能够不受不平衡的数据集的影响，公平的去区分每一个人脸属性，从而能够更好的指导生成器编辑人脸属性的效果。在训练好生成对抗网络后，通过往生成器中输入原始人脸图像和属性编辑向量即可得到编辑后的人脸图像。从训练公平性的角度出发，本发明充分利用了代价敏感学习和生成对抗网络的优势，提高了现有人脸属性编辑模型的属性编辑成功率。