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在多分类问题中使用深度学习方法提高分类效果的模型通常很复杂,且运行时间较长。为解决该问题,提出先验知识与深度学习结合的方法。对深度学习中先验知识在多分类问题中的应用进行研究,得到3个结果：当先验知识较准确时,带有先验的分类方法能大大提高分类效果;神经元之间的连接权重绝对值将减小,模型能够求解;深度神经网络中使用的网络结构会更简单。在MNIST手写体数据集上进行的实验验证了该方法的有效性和其结果的准确性。