本发明公开的一种基于残差神经网络的光纤通信的非线性补偿方法，属于光纤通信非线性补偿领域。本发明针对OAM复用的光纤通信系统的数据特征，将残差块的输入与系统数据特征相结合进行优化，使数据在卷积的过程中更有效的过滤掉特征不明显的数据，从而提高网络的训练速度，实现网络的高效化；采用基于特征图记忆的ResNet非线性补偿方法模型，能够更加精准的与系统引起复杂度增加的关键性问题适配，降低OAM复用的光纤通信系统计算复杂度，并能够提高光纤通信系统准确度。本发明适用于光纤通讯等领域，用于提升轨道角动量复用的光纤通信系统的非线性补偿效果，提升光纤通信质量和效率。