本发明公开了一种分类模型、训练方法、分类方法、电子设备及存储介质，其中分类模型包括：第一层全连接层，根据输入的待分类图像的特征信息，得到batch*M的向量；分类决策函数，判断待分类图像为已知类或者未知类；第二层全连接层，根据已知类的待分类图像的特征信息，得到batch*K的向量；K类分类器，得到已知类的分类结果。本发明将分类任务分成两步，第一步仅仅识别出已知类别或未知类别两种类型，对已知类型的类型标签判断则放在了第二步，此时只是已知类型的特征对比，所以对于未知类的判断更加的鲁棒，对于即是不在训练样本中的未知类，也能有效分隔开。