本申请公开了一种基于原型网络的自编码器网络机制解决小样本图像分类的系统、方法、设备及存储介质，属于计算机视觉技术领域。解决了现有技术中无法同时利用样本类内与类间分布情况的不足。本申请1)针对于输入的基类数据集，训练一个基于映射学习的原型网络和编码神经网络，学习出基类的类原型表征，并计算类内样本与类原型表征的距离。2)对于编码后得到的类内样本的相对分布信息，再与类原型表征一起训练出解码神经网络，用来针对于支持集样本与类原型表征的相对分布信息输出一定数量的重构样本。3)将重构样本与支持集样本一起训练一个分类器，以提高小样本图像分类的准确率。本申请提高了分类器的性能和泛化能力。