一种图像识别分类模型的训练方法、装置、设备及介质

本申请公开了一种图像识别分类模型的训练方法、装置、设备及介质，涉及计算机视觉领域，包括：选择已训练完成的第一图像识别分类模型作为参考模型；构建与参考模型架构相异的第二图像识别分类模型作为待训练图像识别分类模型；将目标标签数据训练集分别输入参考模型和待训练图像识别分类模型，将参考模型的特征层输出的图像特征作为监督特征，利用监督特征、数据标签对待训练图像识别分类模型训练过程的特征层输出和多分类头输出层进行训练监督，构建相应的监督损失函数；当监督损失函数中的函数收敛结果满足预设收敛条件，则停止模型训练，将当前图像识别分类模型作为训练后的目标图像识别分类模型。在资源受限情况下，也能准确地进行分类预测。