本公开关于一种图像识别模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域，通过使用孪生网络，即结构相同且参数相同的第一卷积神经网络和第二卷积神经网络，使得样本图像数量减少，并且通过相似度网络计算在所述第一卷积神经网络与所述第二卷积神经网络相对应的多个指定层的相似度，得到多个特征相似度，通过多个所述特征相似度，确定输入所述第一卷积神经网络的图像的识别结果以及输入所述第二卷积神经网络的图像的识别结果，使得在所述图像识别模型在训练过程中相同类别的样本尽量接近，不同类别的样本尽量远离，使得在相同的样本量下基于孪生网络的图像识别模型能取得比传统网络更好的效果，图像识别准确率更高。