本发明公开了一种基于改进胶囊网络的脑肿瘤图像分类方法，包括获取脑肿瘤图片数据训练集，输入至SqueezeNet模块提取有效特征；将有效特征输入至初始的预设胶囊网络中进行训练得到初始分类结果，根据初始分类结果、预设的第一损失函数和预设的第二损失函数对初始的预设胶囊网络进行反向传播更新网络参数，得到训练好的胶囊网络；获取脑肿瘤图片，将脑肿瘤图片输入至SqueezeNet模块，提取脑肿瘤图片中的有效特征，并输入至训练好的胶囊网络，得到脑肿瘤分类结果。将图像浅层与深层语义特征进行融合，解决胶囊网络关注过多的图像细节特征，难以对图像细节特征进行有效筛选而造成的模型过拟合问题。将提出的胶囊网络应用于脑肿瘤数据集，有效提高分类准确性。