本发明公开了一种基于特征重映射的图像多分类网络结构及训练方法，在多分类网络训练期间，将样本同时输入至待训练的多分类网络和训练好的二分类网络，利用二分类网络输出的分类结果修正多分类网络输出的分类结果，使多分类网络在训练期间输出的正常类别概率趋近二分类网络输出的正常类别概率，实现特征重映射。通过训练好的二分类网络对多分类网络的正常样本类别结果进行修正，可以提高多分类网络对正常类别样本的识别精度，尤其是在正常样本较少的情况下，也能得到对正常类别样本的识别精度较高的多分类网络。