本发明提供的图像识别模型训练及图像识别方法、装置、电子设备，包括获得至少一组训练图像；根据多张图像样本和预设的权重矩阵，对初始的度量学习模型的损失函数进行迭代训练，直到损失函数处于收敛状态，得到训练后的图像识别模型；其中，权重矩阵用于维护每一类图像对应的中心向量；其中，损失函数是基于每次迭代训练中每张图像样本的特征向量和权重矩阵构建的；迭代训练用于使第一图像样本的特征向量与权重矩阵中的第一中心向量之间的夹角变小，且使除第一图像样本以外的剩余图像样本的特征向量，与第一中心向量的对称向量之间的夹角变小，本发明能够在大规模数据集的情况下，加快模型训练的优化效率。