本申请公开了一种图像识别方法、装置及计算机可读存储介质。其中，方法包括预先将样本图像数据集输入至原始神经网络模型；对原始神经网络模型的每一个卷积层，以样本图像数据集在当前层的特征图为重构目标，利用核集构建方法先获取卷积核的更新权值，再计算重构误差最小的输入通道组合并裁剪冗余的输入通道，从而得到当前卷积层的压缩结果，最后将各卷积层的压缩结果拼接生成图像识别模型。获取待识别图像，将待识别图像输入至图像识别模型中，并将图像识别模型输出结果作为待识别图像的图像识别结果，有效提高图像识别效率，降低图像识别过程中消耗的计算资源。