本申请提供了一种人脸识别模型构建方法、人脸识别方法及相关设备，该方法包括：获取训练数据集，训练数据集包括多个数据子集，每个数据子集包括属于同一类别的多张人脸图像，通过对每个数据子集包括的各张人脸图像进行类内聚类处理，得到每个数据子集对应的多个初始类簇，实现筛选出噪声数据，并通过对各个初始类簇进行类间聚类处理，得到多个目标类簇，实现对筛选出的噪声数据进行归并与剥离，从而实现对所有人脸图像的正确归类，并基于正确归类后的各个目标类簇，对预先构建的神经网络模型进行模型训练，得到人脸识别模型，实现了在不减少训练数据量的情况下，提高人脸识别模型的训练效果。