本公开关于一种资源分类模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域，至少解决了相关技术中资源分类模型的结构复杂的问题。该方法包括：获取多个资源分类任务中每个资源分类任务的训练样本；训练样本包括相应资源分类任务的样本资源、相应资源分类任务的分类任务标识以及标签信息；将多个资源分类任务中每个资源分类任务的训练样本输入神经网络模型，得到训练样本对应的分类预测结果；根据训练样本对应的分类预测结果和训练样本中的标签信息，更新神经网络模型的参数；对更新后的神经网络模型执行迭代训练，直至神经网络模型满足模型收敛条件，确定收敛的神经网络模型为第一资源分类模型。