계층적인 분기형 심층 합성곱 신경망(HD-CNN)은 기존의 합성곱 신경망(CNN) 기술을 향상시킨다. HD-CNN에 있어서, 용이하게 구별될 수 있는 클래스들은 보다 높은 레이어의 성긴 카테고리 CNN으로 분류되는 반면, 보다 낮은 레이어의 미세 카테고리 CNN에 대해서는 지난한 분류가 행해진다. HD-CNN 트레이닝에서는, 다항식 로지스틱 손실 및 신규한 시간적 희소성 페널티가 이용될 수 있다. 다항식 로지스틱 손실 및 시간적 희소성 페널티를 이용하면, 각각의 분기형 컴포넌트가 카테고리들의 별도의 하위세트들을 다루게 된다.