本发明涉及深度学习技术领域，公开了一种深度学习神经网络的优化方法、装置及系统。其中，所述深度学习神经网络的优化方法包括：获取深度学习神经网络的输出信息，样本的原始类别标注信息以及亲近类别损失函数；将所述深度学习神经网络的输出信息和所述样本的原始类别标注信息，通过所述亲近类别损失函数进行梯度分析，获取所述样本的梯度分析结果；将所述样本的梯度分析结果发送给所述深度学习神经网络进行参数调整，实现深度学习神经网络的优化，使得深度学习神经网络的精度不受实际场景的影响而有明显的波动，并且降低严重识别错误的发生概率。