本发明涉及一种超图神经网络的小样本图像识别方法，利用卷积神经网络中空洞卷积的不同感受野来获取不同结构的多语义特征，构建多语义超图；利用超图神经网络聚合多语义超图中超节点的所有超边信息更新初始超节点特征表示，得到训练集的超节点特征表示；根据训练集的超节点特征表示，得到多语义分布信息，将多语义分布信息与训练集的超节点特征表示进行信息交互，通过相互迭代更新来不断优化多语义超图，得到训练集的目标超节点特征表示，根据训练集的目标超节点特征表示，计算得到训练集中查询集的分类结果。本发明通过超图结构的图像消息传递，捕获丰富的语义嵌入特征和多个语义分布特征，实现了小样本图像分类的识别。