本文探讨了通过去相关反向传播算法提高深度神经网络训练效率和测试准确率的方法，提出了DeCorr和DeCov框架，以减少特征冗余和过拟合，增强模型的泛化能力。实验结果表明，这些方法有效改善了神经网络的表现。