技术特征：
技术总结
分层分支深卷积神经网络(HD‑CNN)改进了现有的卷积神经网络(CNN)技术。在HD‑CNN中，可被容易区分的类在高层粗类别CNN中进行分类，而最难的分类在下层精细类别CNN中完成。在HD‑CNN训练中，可以使用多项物流损失和新颖的时间稀疏度惩罚。多项物流损失和时间稀疏度惩罚的使用使得每个分支组件处理不同的类别子集。
技术研发人员：鲁宾逊·皮拉姆苏;严志程;维格里希·贾格迪希;邸韡;丹尼斯·德科斯特
受保护的技术使用者：电子湾有限公司
技术研发日：2015.10.27
技术公布日：2017.08.18