提出了一种名为ODEtoODE的新的神经ODE算法范例，使用嵌套的两种流系统，参数流限制在紧致流形上，提供稳定性和有效性训练。该算法解决了梯度消失-爆炸问题，在增强学习和监督学习中表现更好。研究结果支持深度神经网络理论与紧凑流形上的矩阵流之间的联系。