本公开实施例是关于一种深度学习模型训练方法，包括：获取样本数据集；样本数据集包括：正样本和负样本；正样本具有第一标签，第一标签指示在预设时长内发生推广信息的转化行为；负样本具有第二标签和第三标签；第二标签指示在预设时长外已发生推广信息的转化行为；第三标签指示未发生推广信息的转化行为；利用样本数据集训练预测模型，得到正样本的第一预测结果、第二标签的第二预测结果，第三标签的第三预测结果；根据多个预测结果分别与对应的样本的标签之间的差异、以及对应标签的权重，得到多个损失因子；根据多个损失因子得到损失值；根据损失值，更新预测模型的模型参数；可以提升预测模型的准确性。