图像分类模型训练方法、图像分类方法、装置及设备

本发明公开了一种图像分类模型训练方法、图像分类方法、装置及设备，属于计算机视觉技术领域，所述图像分类模型训练方法包括：基于初始图像分类模型，确定当前训练轮次对样本图像数据进行图像分类的样本图像分类结果；根据样本图像分类结果和样本图像数据的标签图像数据，确定当前训练轮次的当前损失值；获取上一训练轮次确定的参考数据；根据当前损失值和参考数据确定最佳模型参数，得到采用最佳模型参数的目标图像分类模型。本发明提高了图像分类模型的模型分类性能、模型稳定性和模型可靠性，从而提高了在边缘设备上完成图像分类的分类效率和图像分类结果的准确性。