一种内窥镜图像分类模型构建方法、图像分类方法和装置，属于图像分类领域，包括获取训练数据集，其包括多个内窥镜图像以及所述多个内窥镜图像的类别标签；构建原始分类模型，所述模型包括顺序连接的特征提取层、特征优化层、以及分类层；利用训练数据集对所述原始分类模型进行训练，得到内窥镜图像分类模型。本申请通过结合平均池化特征图和最大池化特征图对原始特征图进行优化，使特征提取同时兼顾平均池化和最大池化的优点，从而使优化特征图中的特征与图像分类的关联度更高，提高分类模型的训练效率和精度，提到模型分类预测效果。