本发明公开一种改进重构网络的胶囊网络图像分类识别方法：S1，构建胶囊网络；S2，输入图像训练集合至所述胶囊网络，所述胶囊网络经训练学习后完成图像分类识别校准；S3，输入待分类图像至所述胶囊网络，所述工作网络的输出向量vj中数值最大的一个即为得到的识别结果；S4，所述胶囊网络输出所述待分类图像的识别结果；其中胶囊网络的重构网络结构为反卷积操作。有益效果：提出了一种新的重构网络结构，通过反卷积操作把向量还原为图像，对比还原的图像和原始图像的误差来调节网络参数，减小了计算参数量，为硬件设备空出了更多运行内存。