本发明提供了一种多任务学习深度网络的识别方法、系统及设备，其中系统包括：数据识别模型，该数据识别模型是基于神经网络构建的具有第一神经网络和根据任务进行的在第一神经网络内建立的至少一组动态神经网络单元；动态分配模块、监控模块以及资源释放模块，该资源释放模块用于当监控模块监测到新任务学习完毕后，动态神经网络单元所具有的网络资源被释放并重新融合到训练资源集合中，同时所述动态神经网络单元被消除。本申请随着任务的进行，可以在第一神经网络中建立多个动态神经网络单元，随着任务的结束，动态神经网络单元也被消除，这样，随着任务的不断进行，第一神经网络所具有的训练资源不会因大量的无用的动态神经网络单元所占据。