本发明实施例提供了一种模型训练方法、数据处理方法及相关设备。其中，该方法用于训练机器学习模型，机器学习模型包括生成器和判别器，该方法包括：将第一目标数据输入生成器中进行第一数据处理，获得第二目标数据，将第二目标数据输入判别器中，得到第一输出值；第一目标数据是对第三目标数据进行第二数据处理后得到的数据；第一数据处理为第二数据处理的反向处理过程；第一目标数据和第三目标数据为初始训练数据集中的数据；将第三目标数据输入判别器中，得到第二输出值；若第二输出值大于第一输出值，则将第一目标数据和第三目标数据放入当前训练数据集中；使用当前训练数据集对机器学习模型进行训练。本发明可以提高模型训练效果。