В данной работе, направленной на улучшение обучения глубоких нейронных сетей, предлагается сеть CollabNet, которая состоит из нового метода вставки новых скрытых слоев в нейронные сети типа Deep FeedForward, вдохновленного стековыми автоэнкодерами. Новая форма вставки считается совместной и направлена на улучшение обучения по сравнению с подходами, основанными на стековых автоэнкодерах. В этом новом подходе вставка слоя выполняется скоординированно и постепенно, сохраняя под контролем разработчика влияние этого нового слоя на обучение, а не случайным и стохастическим образом, как при традиционном суммировании. Взаимодействие, предложенное в данной работе, заключается в том, чтобы заставить новый вставленный слой продолжать обучение, полученное предыдущими слоями, без ущерба для глобального обучения сети. Таким образом, вновь вставленный слой сотрудничает с предыдущими слоями, и ансамбль работает более согласованно с обучением. CollabNet была протестирована на базе данных реальной проблемы, получив &