本申请公开一种图像分类模型训练方法、装置及设备，该方法包括：基于有标签样本集和无标签样本集中各个图像样本分别属于各个类别的概率，从有标签样本集和无标签样本集中选择图像样本构造T个新样本集；利用T个新样本集分别对向量提取模型进行训练，得到T个经过训练的向量提取模型；将有标签样本集中的图像样本分别输入到所述T个经过训练的向量提取模型，得到的结果组成各图像样本的集成向量；利用有标签样本集中的各图像样本的集成向量和标签，对图像分类模型进行训练，得到经过训练的图像分类模型。本申请能够在保证模型精度的前提下，利用数量相对较少的有标签样本完成对图像分类模型的训练。本申请还提供了一种图像分类方法、装置及设备。