生物组织的吸收系数和吸收系数与组织的生理状态有关，是检测人体健康的重要指标。在现有的双层生物组织模型光学参数反演方案中，上层组织厚度等参数对吸收系数和散射系数的预测精度影响很大，限制了模型的实际应用范围。因此，提出了一种对上层组织厚度等参数不敏感的吸收反演方法。通过采集漫射光信号的时空分布信息，利用卷积神经网络反演双层生物组织的吸收系数和散射系数，可以在随机上层组织厚度和折射率参数下实现高吸收系数和散射系数反演精度。在仿真实验中，基于改进的蒙特卡罗模拟，获得了双层皮肤模型在不同空间探测位置和不同时间的漫反射光强信息，然后利用卷积神经网络预测了双层皮肤组织和散射系数的吸收系数。结果表明，在固定的上层组织厚度和折射率参数下，吸收系数和散射系数反演的平均相对误差小于4%，而当上层组织厚度和折射率随机变化时，吸收系数和散射系数的平均相对误差仍小于8%。与其他方法相比，本文提出的测量方案和反演算法进一步提高了反演精度，拓展了实际应用场景，为生物组织光学参数的反演提供了新的思路。