نُقدّم معمارية عميقة قابلة للتدريب من الطرف إلى الطرف، وبنية مشفرة-مفكّكة، جديدة لتصنيف معنوي فردي في مرحلة واحدة. يعتمد نهجنا على بنية متسلسلة (متتالية) تتضمّن اتصالات متعددة على مستوى الميزات على مدى طويل. يحتوي المشفر (encoder) على هيكل وحدات البناء المتبقية في ResNeXt، ويتبع استراتيجية تكرار وحدة بناء تُجمّع مجموعة من التحولات ذات البنية نفسها. أما المُفكّك (decoder)، فيتميز ببنية جديدة تتكون من وحدات، تُحقّق (أ) استخلاص معلومات السياق، (ب) إنشاء ميزات معنوية، و(ج) تمكين دمج المعلومات بين مختلف مستويات الدقة المُخرجة. وبشكل حاسم، نقدّم اتصالات تقصيرية كثيفة في المُفكّك، تسمح لوحدات المُفكّك بالاستفادة من خرائط الميزات المعنوية من جميع المستويات السابقة في المُفكّك، أي من جميع خرائط الميزات ذات المستويات العليا. تُمكّن هذه الاتصالات الكثيفة من انتقال فعّال للمعلومات بين وحدات المُفكّك، فضلاً عن دمج متعدد المستويات للميزات، مما يُحسّن بشكل كبير من الدقة. وبشكل مهم، تسمح هذه الاتصالات لطريقتنا بتحقيق أداءً من الطراز الأول على عدة مجموعات بيانات صعبة، دون الحاجة إلى التوسيع الزمني لحساب المتوسطات متعددة المقاييس كما كان الحال في الدراسات السابقة.