本发明提供了一种基于堆叠式宽度学习模型的在线学习芯片，包括主控制器、存储器和可重构处理单元阵列；其运行方式是：主控制器读取控制码，控制配置信息存储器向可重构处理单元阵列输出初始化的配置信息；可重构处理单元阵列根据初始化的配置信息将各个特征节点和增强节点一对一配置到处理单元；输入存储器将识别训练样本特征输入到模型电路中；将处理结果输出到输出存储器，之后将性能值信息反馈回主控制器；判断计算所得的性能值大小,以更新配置信息存储器中的宽度配置信息或深度配置信息；当计算所得的性能值≥设定的性能阈值时，在线学习停止，在线学习芯片固化。该芯片可计算资源低，功耗低，实时性强，具有在线学习能力。