基于类别树的深度学习方法和神经网络系统

摘要

本发明涉及一种基于类别树的深度学习方法和神经网络系统，通过多级深度学习神经网络逐层训练和逐层应用，降低了输入项数和输出类别数，从而降低了各级深度学习神经网络的结构复杂性及训练和应用难度，降低了深度学习神经网络的计算复杂些，同时提高了深度学习神经网络的准确率。