本发明提供了一种循环残差乳腺X射线良恶性诊断学习方法及装置，其中方法包括：获取乳腺X射线原始目标图像，对乳腺X射线原始目标图像进行预处理，得到原始图像信息；基于预训练模型提取原始图像信息的特征，得到双侧图像特征；利用循环残差网络模型结合双侧图像特征生成目标图像的健康特征；将生成的目标图像的健康特征与原始目标图像的特征同时作为分类器的输入进行学习。提供了基于对称性的模型有效的将双侧信息结合起来，从而提高仅利用病理标注的基于全图的X射线良恶性诊断的准确率。