传统的CNN模型具有层次结构，利用最后一层的特征映射来获得预测输出。然而，很难确定最优网络深度，并使中间层学习显著的特征。 针对传统的CNN模型，本文提出了Interflow算法。Interflow根据深度将cnn划分为几个阶段，并利用每个阶段的特征映射进行预测。