本发明涉及机器学习领域，具体涉及一种回声状态网络尺寸压缩中的稳定性保持方法。本发明的目的在于针对在对回声状态网络进行网络尺寸压缩时可能会出现改变网络稳定性的问题，提出一种保持稳定性的方法。该方法首先将原回声状态网络的激活函数在平衡点处泰勒展开分解为两个部分，即雅可比矩阵为零的非线性部分和继承了原激活函数的雅可比矩阵的线性部分，再对非线性部分进行函数近似等操作而不会改变函数整体在平衡点处的雅可比矩阵。从而实现对网络尺寸进行压缩、加速其前向传播速度的同时保持与原始网络相同的稳定性。