اكتسبت السمات، أو الخصائص الدلالية، شعبية متزايدة في السنوات الأخيرة ضمن مجالات متعددة، تشمل التعرف على الأنشطة في الفيديو والتحقق من الهوية الوجهية. يُعد تحسين دقة فئّات السمات خطوة أولى مهمة في أي تطبيق يعتمد على هذه السمات. في معظم الدراسات حتى الآن، اعتُبرت السمات مستقلة عن بعضها البعض، لكننا نعلم أن هذا ليس صحيحًا. فهناك العديد من السمات المرتبطة بقوة، مثل استخدام المكياج الكثيف وارتداء أحمر الشفاه. ونُقترح الاستفادة من العلاقات بين السمات بثلاث طرق: باستخدام شبكة عصبية متعددة المهام من نوع الشبكة العصبية التلافيفية العميقة (MCNN) التي تشارك الطبقات الدنيا بين جميع السمات، وتشترك في الطبقات العليا بين السمات المرتبطة ببعضها، بالإضافة إلى بناء شبكة مساعدة فوق الشبكة MCNN، بحيث تستخدم الدرجات الناتجة عن جميع السمات لتحسين التصنيف النهائي لكل سمة على حدة. ونُظهر فعالية طريقة التصنيف المقترحة من خلال نتائج مُحققة على مجموعتين صعبتين مُتوفّرتين للعامة.