本发明公开的基于Wide&Deep‑LSTM网络的光纤非线性均衡方法，属于光纤通信技术领域。本发明实现方法为：构建每个M‑QAM信号的第一特征序列和第二特征序列，构建训练数据集；构建基于Wide&Deep‑LSTM网络的非线性均衡模型，第一特征序列作为网络模型中Wide网络子模型的输入特征序列，第二特征序列作为网络模型中Deep‑LSTM网络子模型的输入特征序列；对网络模型进行训练；将每个待非线性均衡的M‑QAM信号的特征序列输入到训练好的网络模型，输出得到每个M‑QAM信号的预测标签；将输出的预测标签结果作为M‑QAM信号所对应的类别，得到M‑QAM信号的非线性均衡结果，通过M‑QAM星座符号解映射，实现高准确度的数据恢复，缓解信号在光纤传输过程中受到的光纤非线性效应的影响，提高系统对光纤非线性效应的容忍度。