本发明公开了一种数据样本的神经网络模型构建方法及装置，包括：获取预设神经网络模型，预设神经网络模型包括输入层、投射网络和学习网络，输入层用于获取输入样本信号，并将输入样本信号映射为神经元输出，投射网络用于对输入层输出的高维信息进行降维，学习网络用于学习投射网络降维后的信息，并输出学习结果；基于与输入样本信号对应的目标任务，确定与预设神经网络模型每一层的连接权值；根据预设神经网络模型每一层的连接权值对预设神经网络模型进行训练得到目标神经网络模型。本发明通过构建投射网络可以便于对数据样本的投射学习，实现信息在网络内部的快速传递，进而实现对样本的高效学习。