本公开提供了一种特征提取网络的训练方法、装置及电子设备，涉及数据处理技术领域，尤其涉及人工智能模型训练领域。具体实现方案为：获取训练集中的样本图像；将样本图像输入分类模型，得到模型输出结果和样本图像的目标图像特征；识别所述目标图像特征和指定特征的相似性，得到识别结果；利用模型输出结果与识别结果，生成样本图像的类别预测结果；基于类别预测结果和样本图像的类别标签，对分类模型的模型参数进行调整，并返回获取训练集中样本图像的步骤，直至模型收敛，得到训练完成的特征提取网络。通过本方案，可以在降低资源占用的同时保证特征提取网络的准确度。