本发明提供一种用于少样本故障诊断的具有自适应学习率的元学习方法，其包括以下步骤：确定相关超参数；对模型参数随机初始化；进行元训练包括：外循环迭代次数中嵌套内循环，在内循环迭代中，采样形成子任务，根据内循环中子任务的参数更新次数Γ计算得到参数计算样本的交叉熵损失，内循环结束后计算特征间多核最大均值差异并更新模型参数；进行精调循环包括：计算自适应的精调学习率，计算精调损失函数，最后得到用于目标任务故障诊断的模型并结束。本发明提出了用于元训练和精调的两种自适应学习率，并改进了元训练和精调的损失函数，解决了少样本学习中的过拟合和欠拟合问题，并且使模型具有更强的泛化能力。