本公开涉及一种图像识别模型的训练方法、识别方法、装置、介质和设备，该方法包括：获取多个训练样本集，每个训练样本集的数据分布不完全一致，针对每个训练图像，根据该训练图像和该训练图像对应的训练识别结果，确定该训练图像的梯度，根据每个训练图像的梯度，确定每个训练样本集的第一统计量和第二统计量，根据第一统计量和第二统计量，确定统计量损失函数，根据统计量损失函数对预设模型进行更新，得到图像识别模型。本公开可以根据由第一统计量和第二统计量确定的统计量损失函数，更新预设模型，得到泛化性能高的图像识别模型，并且无需对图像识别模型进行额外的微调，能够避免造成过拟合问题，提高了图像识别模型的识别准确度。