深度信念网络(DBN)网络层次数量的研究及应用

针对DBN网络隐含层层数难以选择的问题,从通信原理、信息理论以及实验数据等多方面出发,研究了深度信念网络（DBN）隐含层的层次趋势问题。根据各个隐含层输出层不同类图片的互相关系数之间的关系,提出了一种根据互相关系数确定网络深度的方法,证明了当深度学习时,隐含层输出的样本之间的互相关系数达到1（0）或-1时,或者样本之间的互相关系数不再改变时,进一步增加层次对提高分类正确率是没有帮助的。在训练的过程中随机的选取图片,使其更具有普适性。手写体数据库实验和应用于CIFAR-10图像库的数据表明,该方法能够有效提高训练速度。