本公开提供了一种图像分类模型训练方法、图像处理方法及装置，能够提升分类模型对正样本较少的类别的识别精度。其中，该方法包括：获取标注样本图像集；所述标注样本图像集中包括多个标注样本图像，以及与每个标注样本图像分别对应的分类标签；基于所述标注样本图像，以及与每个所述标注样本图像分别对应的分类标签，确定预设的多个类别中每个类别分别对应的频率信息；基于所述多个标注样本图像分别对应的分类标签、以及每个类别分别对应的所述频率信息，确定图像分类模型的损失信息；基于所述损失信息，对所述图像分类模型进行训练；所述图像分类模型用于确定待识别图像的类别。