本研究提出了一种深而广的学习（DWL）方法，旨在应对深度神经网络在数据和计算资源方面的挑战。该方法能够有效捕捉输入数据的内部特征和跨数据的外部特征，显著提高了精度和计算效率，即使在有限的训练数据下也能取得良好效果，对数据驱动学习技术产生深远影响。