No hay duda de que CNN ha realizado avances tecnológicos notables como la tecnología central de visión por computadora, pero la técnica de agrupación utilizada para CNN tiene sus propios problemas. Este estudio se propuso resolver los problemas de la técnica de agrupación proponiendo el agrupamiento mínimo condicional y una red neuronal convolucional reestructurada que mejoró la estructura de agrupación para garantizar un uso eficiente del agrupamiento mínimo condicional. Se utilizaron algunos datos de Caltech 101 y de rastreo para probar el rendimiento del agrupamiento mínimo condicional y de la red neuronal convolucional reestructurada. La prueba de rendimiento de agrupación basada en Caltech 101 aumentó en precisión en un 0,16~0,52% y disminuyó en pérdida en un 19,98~28,71% en comparación con la antigua técnica de agrupación. La red neuronal convolucional reestructurada no tuvo una gran mejora en el rendimiento en comparación con el antiguo algoritmo, pero proporcionó resultados significativos con resultados de rendimiento similares al algoritmo. Este documento presenta los resultados de que la tasa de pérdida se redujo en lugar de la tasa de precisión, y este resultado se logró sin la mejora de la convolución.