В работе представлен новый архитектурный дизайн для искусственных нейронных сетей под названием "Уточняющая нейронная сеть"(SpecNN). Данный подход позволяет учитывать априорное распределение вероятностей классов, а также их сходство для улучшения точности классификации. В работе представлено два различных способа обучения, а также несколько архитектурных вариаций. SpecNN особенно хорошо себя проявляет в спорных случаях, когда классификация нестабильна. Были поставлены эксперименты на нескольких популярных наборах данных, и на большинстве из них SpecNN опередил перцептрон как по точности классификации, так и по времени обучения.