图像识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

本申请公开了一种图像识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，涉及计算机视觉与深度学习技术领域，图像识别方法包括：获取图像样本集，并构建卷积神经网络的目标损失函数；目标损失函数包括任务损失项和正则化项，正则化项用于对卷积神经网络中卷积层的每个卷积核的权重分布进行约束，以抑制每个卷积核对图像亮度变化的响应；依据图像样本集和目标损失函数，对卷积神经网络进行迭代优化，生成图像识别模型；将待识别图像输入图像识别模型进行图像识别处理。本申请能够降低卷积神经网络对图像亮度变化的敏感性，并保证卷积神经网络对于图像识别的准确性和可靠性。