DBN网络训练流程

DBN网络训练流程主要包括以下几个步骤：首先，初始化网络参数；然后，使用无标签数据进行预训练，每次只训练一层，通过贪婪逐层训练的方式，使得每一层都尽可能地学习到数据的高阶特征；接着，对整个网络进行微调，使用有标签数据进行监督学习，优化网络参数；最后，根据实际需求，可以对网络进行进一步的优化和调整。在整个训练过程中，需要不断调整学习率、动量等超参数，以获得最佳的训练效果。