本申请公开了一种图像分类模型的训练方法、图像处理方法及装置，用于实现利用有限的有标签图像，训练得到更高预测准确率的图像分类模型以及准确预测图像类别。所述训练方法包括：将样本集输入图像分类模型的第一分类器，输出样本集中的图像的预测类别嵌入向量，样本集包括无标签图像和有标签图像；将样本集输入图像分类模型的第二分类器，输出样本集中的图像的预测类别编码；基于样本集中的图像的预测类别嵌入向量及预测类别编码以及样本集的标签信息，确定图像分类模型的总预测损失，标签信息包括有标签图像的类别标签及标签嵌入向量，类别标签为有标签图像的真实类别信息的编码；基于总预测损失，调整第一分类器和第二分类器各自的网络参数。