本公开涉及一种基于特征增强的推荐系统神经网络训练方法及装置，所述方法包括：将第一训练集中的多个第一样本，输入第t轮待训练的神经网络中进行处理，得到与多个第一样本对应的预测分值；根据多个第一样本的特征信息及与多个第一样本对应的预测分值，分别确定神经网络对各个属性的关注度；根据关注度阈值及神经网络对各个属性的关注度，分别确定各个属性的增强概率；根据第一增强率及增强概率，从多个第一样本的特征信息中，确定出待更新的特征信息；根据待更新的特征信息及噪声特征值，更新第一训练集中的第一样本，得到更新后的第二训练集；根据第二训练集，对神经网络进行第t轮训练。本公开的实施例可提高神经网络的鲁棒性。