通过WordNet嵌入进行测试和更新的树形网络方法，涉及图片智能分类。构建树形网络；预训练；基于SVM的动态剪枝，在测试过程中，可以动态剪枝特征映射的激活值过低的节点和节点的子树，因为若节点的激活值太低，则该节点表示的类的概率较低，因此后代节点的概率会较低并且可以忽略；每张特征图的激活值之和的具有较强的线性可分性，因此使用SVM在测试过程中进行模型的加速；基于分支的在线更新，使用检测到的图像作为训练样本，将预测概率高的样本回传给树形网络进行训练。