本发明实施例公开了一种函数快速收敛模型构建方法、装置和终端，该方法包括：获取待求解模型对应的目标函数，并基于梯度下降算法对目标函数的各变量进行迭代；在迭代过程中，判断当前变量在相邻两次迭代时的偏导数的正负符号是相同还是相反；若相同，则增大当前变量的当前学习率，否则减小所述当前学习率以用于迭代；直到所有变量均满足预设收敛条件，则停止迭代并输出模型系数。在相机标定等的求解过程中，本发明通过对目标函数的变量根据相邻两次迭代的偏导数的符号来动态调整学习率，使得各变量能够快速达到收敛条件，从而加快相机标定的模型求解过程，提高求解效率等。