图像分类识别模型的训练方法和装置、图像分类识别方法

本申请涉及一种图像分类识别模型的训练方法和装置、图像分类识别方法，该训练方法中每轮训练步骤包括：构建第一分类器、第二分类器和第三分类器的训练集；从第一分类器的训练集中，随机且有放回地抽取N个图像样本加入第一训练子集；通过第一训练子集对第一分类器进行训练；从第二分类器的训练集中，随机且有放回地抽取N‑M1个图像样本加入第二训练子集；通过第二训练子集对第二分类器进行训练；从第三分类器的训练集中，随机且有放回地抽取N‑M2个图像样本加入第三训练子集；通过第三训练子集对第三分类器进行训练。解决了传统模型训练方法所训练得到的图像识别模型对大规模图像的分类识别精度较低的问题。