本发明提供了一种用于印刷电路板表面缺陷检测的神经网络及训练方法,其中,所述用于印刷电路板表面缺陷检测的神经网络,包括：特征提取网络层、多尺度融合网络器和预测网络层,所述特征提取网络层用于提取图像特征；所述多尺度融合网络器用于对所述图像特征进行融合,所述预测网络层用于针对所述多尺度融合网络器输出的融合特征进行多种采样率特征输出的预测框。实现了深层网络对浅层网络中的特征信息的充分利用；多尺度融合层采用了最大池化方式进行多尺度融合,增加了特征通道数量,提高了对缺陷特征的提取能力。并且通过增加预测器,提升了对小目标缺陷的识别能力。通过训练获得了神经网络模型,利用该模型能够进行PCB表面缺陷的缺陷检测。