H.265++把深度学习技术引入到H.265编码中，通过巨大数据样本库的机器训练出的算法模型，得到更加高效的神经网络模式预测分类器。可以对H.265的CU，PU，TU模式选择进行分类，同时得到最佳帧内预测方向。而传统的方法是用遍历的方式来匹配最佳的像素亮度值误差，容易受到噪声等因素影响。此外通过对视频内容进行分析，对直接影响编码误差和质量的量化系数进行压缩，经过判别，发现当前CU量化后的值体现的是视频噪声等干扰带来的无效数据，做消除清零操作，不分配码流字段来进行信息表达，对画面中产生实际变化的像素点，则进行正常的编码传输。H.265++从而避免了图像噪声，编码预测精度这两个因素带来的额外带宽消耗。
