图像分类方法、图像分类模型的训练方法以及相关设备

本申请实施例提供了一种图像分类方法、图像分类模型的训练方法以及相关设备，属于人工智能技术领域。图像分类方法包括：获取初始样本，初始样本包括初始新类样本和多个初始基类样本；将初始样本输入初始图像分类模型中，并由预设的复合度量函数确定的相似性矩阵，从多个初始基类样本中选定目标基类样本；根据目标基类样本、以及目标基类样本相应的相似性矩阵，对初始新类样本进行动态校正，得到目标新类样本；利用目标新类样本对初始图像分类模型进行训练，直至达到训练停止条件，得到训练好的图像分类模型；获取待分类的目标图像，将目标图像输入训练好的图像分类模型中，得到相应的目标分类结果。本申请能够提高图像分类的准确度。