一种模型训练方法、图像识别方法、装置及电子设备

本申请实施例提供了一种模型训练方法、图像识别方法、装置及电子设备，涉及机器学习技术领域。该模型训练方法包括：从样本图像集合中获取样本图像；将样本图像输入待训练的图像识别模型中，得到多个样本提示词中的每一样本提示词对应的输出结果；基于每一样本提示词对应的输出结果，以及样本图像的图像标签，确定图像识别模型对应的损失值；在基于损失值判断出图像识别模型不符合模型收敛条件时，对目标全连接层当前的权重参数和图像编码器进行参数调整，并返回从样本图像集合中获取样本图像的步骤。通过本方案，可以实现利用一个图像识别模型对互不相同的多种对象进行图像识别，以降低模型在训练和推理时所占用的计算资源。