Запропоновано класифікацію соняшника за допомогою згортково-капсульної моделі нейронної мережі CNN-CapsNet з удосконаленою архітектурою, яка поєднує згорткову нейронну мережу CNN та капсульну нейронну мережу CapsNet та дозволяє використати переваги цих обох архітектур. Основними показниками ефективності нейронної мережі CNN-CapsNet вибрано такі характеристики, як точність класифікації, чутливість та F-оцінка на основі помилок І і ІІ роду. Для аналізу цих показників побудовано матриці помилок і графіки точності та похибок цих моделей. Здійснене порівняння запропонованих моделей нейронної мережі CNN-CapsNet з подібними продемонструвало найбільшу точність саме запропонованих моделей.