本发明公开了一种通用的深宽网络结合框架的构建方法，包括以下步骤：S1、初始化宽度学习参数，包括映射特征组个数、组内特征个数以及增强节点个数；S2、由输入数据，使用具有随机值的深度网络或其组件初始化宽度学习中的映射特征节点组；S3、由得到的映射特征使用深度网络或其组件构建增强特征节点组；S4、将两组提取的特征合并，共同连接到最终输出层；S5、使用优化算法对深宽网络参数进行优化，包括最后一层连接权重和特征层中深度网络的参数，直到达到停止条件。本发明将深度学习或其组件提取特征的能力融合到宽度学习中，实现深宽结合的模型，有效解决了深度学习中参数量大，时间消耗长的问题。