本申请公开了一种基于任务分布变化的半监督元学习方法及装置。方法的一具体实施方式包括：从一系列变化的任务分布中选取对应于不同的任务分布的多个半监督数据集；依次通过多个半监督数据集中的每个半监督数据集训练识别模型，确定所输入的训练数据的标签和识别模型根据所输入的训练数据得到的实际输出之间的第一损失，以及识别模型根据历史半监督数据集得到的特征分布信息，与根据当前半监督数据集得到的特征分布信息之间的第二损失；根据第一损失和第二损失，更新识别模型。本申请提供了更真实的训练环境，解决了灾难遗忘问题。