本发明涉及一种基于伪标签噪声过滤的小样本半监督学习方法和装置，其中方法在执行过程中，主模型与伪标签过滤模型交替优化，主模型使用半监督学习方法训练，伪标签过滤模型使用噪声标签学习方法训练。主模型与伪标签过滤模型的优化交替执行若干轮次，每一轮次后，部分无标签数据连同其当前伪标签将被划入带标签数据集，直至优化停滞，输出优化后的模型。与现有技术相比，本发明得到的模型具有在图像识别方面准确度更好等优点。