本研究提出了一种逐层迭代压缩技术，解决深度神经网络层数增加导致的信息损失问题。该方法通过单独压缩每层并补偿误差，提升了模型的输入输出和结构忠实性。实验结果表明，该技术在乳腺癌诊断数据集上显著降低了不忠实性，为复杂MLP模型的压缩提供了新思路。