《表2 不同DBN结构构建的模型比较》

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《基于深度信念网络的烟叶部位近红外光谱分类方法研究》

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对于特定的数据集，如果DBN结构和参数设置不合适，RBM将很难对真正的数据分布正确建模[14]。因此要根据数据的特征设计DBN的层次、结构、各节点的激活函数及参数。层数和节点数过少则容易导致原始数据信息的丢失；层数和节点数过多时，在样本数据量有限的情况下将产生过拟合，不利于泛化。文中根据特征维数和样本数据特征设计了7种DBN网络结构，分别进行训练和预测，各结构DBN模型的错误率和重构误差如表2所示。