本申请实施例提供了一种图像分类方法、装置、电子设备及存储介质，涉及机器学习技术领域。该方法包括：获取待分类的图像；将待分类的图像输入至预先训练的图像分类模型，获得图像分类模型的分类结果；其中，图像分类模型通过对抗样本集和与对抗样本集对应的软标签训练而成，软标签是目标模型根据以对抗样本集为输入生成的，对抗样本集是通过至少两个对抗样本生成器对跨域的图像数据集增广生成的。本申请实施例的图像分类模型能够基本恢复目标模型的功能和测试精度，从而对待分类的图像预测出准确的分类结果，避免了因为目标模型的云服务器因为宕机而导致无法正常开展图像分类业务的问题。