本发明公开了一种深度神经网络模型的构建方法和装置。对原始数据进行随机相位加密得到训练数据，利用训练数据训练第i‑1深度神经网络模型，得到第i深度神经网络模型，将训练数据输入第i深度神经网络模型得到第i输出结果，与训练数据对应的原始数据进行比对，判断比对结果是否满足预设收敛条件，若满足，则确定第i深度神经网络模型为构建的深度神经网络模型，若不满足，则令i＝i+1，重新利用训练数据训练第i‑1深度神经网络模型。由于训练数据输入到深度神经网络模型中，得到的输出结果是与原始数据进行比对的，因此该模型为能够破解随机相位加密的解密模型，解决了缺少能破解随机相位加密的算法模型的技术问题。