本发明公开了一种基于元学习的小样本学习方法、装置和电子设备。本发明的方法包括：构建元学习的训练任务集，所述训练任务集包括多个训练任务；初始化元网络的模型参数和超参数；循环更新元网络的模型参数和超参数，其中利用多个训练任务更新元网络的模型参数，利用更新后的模型参数和事先构建的优化网络优化元网络的超参数；在满足预设条件时，停止优化元网络，将停止优化时的模型参数和超参数作为元初始参数，在新的任务中基于所述元初始参数对元网络的模型参数进行训练，利用训练好的元网络进行识别与发现。本发明的技术方案通过分别优化元网络的模型参数和超参数，可以显著提高元网络的泛化能力。