本申请公开了一种样本学习方法、数据标注设备、电子设备以及介质，该方法包括：获取已标注数据集和未标注数据集；根据已标注数据集构建网络模型；将已标注数据集和未标注数据集输入至网络模型，以利用网络模型对未标注数据集进行精度验证，得到模型精度；在模型精度不满足预设条件时，从未标注数据集中选取若干样本，并对若干样本对应的预标注数据进行人工审核以更新未标注数据集；再次执行将已标注数据集和未标注数据集输入至网络模型，以利用网络模型对未标注数据集进行精度验证的步骤，通过多次迭代直至模型精度满足预设条件。通过上述方式，本申请能够在已标注数据集基础上，实现未标注数据集在网络模型中进行样本学习以及网络模型更新。