本发明提供了一种基于交替方向乘子法的深度学习信道译码方法，主要面向二进制线性码。该方法包括如下步骤：1)基于信道译码构建最大似然优化问题；2)通过转化约束条件以及引入惩罚项，将信道译码最大似然优化问题转化为带惩罚项的译码优化问题；3)引入交替方向乘子法解该带惩罚项的译码优化问题，得到交替方向乘子法信道译码器；4)根据交替方向乘子法的迭代形式构造深度学习网络LADN，预置的系数转化为学习参数；5)通过训练获得学习参数；6)将深度学习网络重新恢复成迭代的交替方向乘子信道译码器，加载学习参数，进行译码。本发明借助深度学习的力量，学习交替方向乘子法信道译码器中的最佳参数，进一步提升译码性能。