本发明涉及人工智能技术领域，具体提供一种图像识别模型训练方法、图像识别方法、装置及电子设备，旨在解决现有用轻量化的神经网络模型进行训练难以收敛或者精度较低的问题。为此目的，本发明的图像识别模型训练方法包括：基于训练样本集中部分样本类型构建初始训练子样本集并基于训练样本集构建至少一个渐进训练子样本集，渐进训练子样本集包含初始训练子样本集中的训练图像样本且比初始训练子样本集中样本类型数量多；利用初始训练子样本集对待训练图像识别模型进行初始训练；利用渐进训练子样本集对初始训练后的待训练图像识别模型进行渐进训练。该方法可有效防止数据量太大造成的梯度震荡问题，能够渐进式、有效收敛并提升模型精度。