摘要
本申请公开了一种图像识别方法、装置、设备和机器可读存储介质、计算机程序产品，涉及图像识别技术领域。上述方法包括：通过图像识别神经网络模型识别待识别对象的对象类型；图像识别神经网络模型通过以下步骤得到：基于图像识别设备的资源，确定模型的预期稀疏度量区间；确定模型训练的当前稀疏度量；在当前稀疏度量大于预期稀疏度量的上界的情况下，增加下一轮训练中损失函数的第一正则项权重和第二正则项权重；在当前稀疏度量小于预期稀疏度量的下界的情况下，减小下一轮训练中损失函数的第一正则项权重和第二正则项权重；直至结束训练，以得到图像识别神经网络模型。本方法可精简模型并实现预期的图像识别精度。
