《表1 DBN训练过程：深度学习在遥感影像分类与识别中的研究进展综述》

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《深度学习在遥感影像分类与识别中的研究进展综述》

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DBN由多个RBM组成，是具有若干潜变量层的深层无监督学习网络模型。其中RBM是包含一层可观察变量和单层潜变量的无向概率图模型，它们可以层与层堆叠起来形成更深的模型（RBM结构如图1所示），可见层和隐层中的任何单元之间不允许存在连接。DBN模型对RBM进行单独的训练是采用了逐层初始化和整体反馈的方法，以此来完成整个网络的训练过程。DBN的训练过程见表1，通常由预训练和微调两大部分组成。