本申请实施例属于人工智能领域，涉及一种基于神经网络的小样本特征提取方法，包括获取预测集与支撑集；将预测集与支撑集输入嵌入模型训练得到预测特征图像与均值化后的多组支撑特征图像；将预测特征图像与多组支撑特征图像输入关联模型进行关联，预测两者之间的关联系数；并进行损失计算，根据计算得到的模型参数对特征识别模型进行迭代更新得到目标特征识别模型；将获取到的待识别数据输入目标特征识别模型计算目标相似度，根据目标相似度判断待识别数据的类别。本申请还提供基于神经网络的小样本特征提取装置、计算机设备及可读存储介质。此外，本申请还涉及区块链技术，判断出的类别数据可存储于区块链中。本申请能够降低引起过度拟合的问题。