本发明公开了一种不平衡指标约束下的深度学习二分类方法，提出了一种基于不平衡指标的简单且高效的模型训练策略。该种训练策略是在传统分类模型训练的每个epoch训练阶段进行模型的偏差调整，从而发现最佳模型。该方法包括：在不平衡数据集上使用传统方式训练深度模型并更新参数若干次；基于用户指定的不平衡指标纠正模型分类层的偏差并评估模型；定义模型的不平衡状态，以准确地量化模型的不平衡程度；基于用户不平衡指标的偏差纠正方法，能高效地将模型优化到指定的不平衡状态；基于用户不平衡指标的最佳模型不平衡状态高效搜索方法；基于传统方式训练深度模型的过程中，进行偏差纠正以获得最佳表示层参数情况下的模型。