逐层贪婪训练法

所谓深度神经网络，即含有多个隐藏层的神经网络。通过引入深度网络，我们可以计算更多复杂的输入特征。因为每一个隐藏层可以对上一层的输出进行非线性变换，因此深度神经网络拥有比“浅层”网络更加优异的表达能力（例如可以学习到更加复杂的函数关系）。

  那么，我们应该如何训练深度网络呢？逐层贪婪训练方法是取得一定成功的一种方法。简单来说，逐层贪婪算法的主要思路是每次只训练网络中的一层，即我们首先训练一个只含一个隐藏层的网络，仅当这层网络训练结束之后才开始训练一个有两个隐藏层的网络，以此类推。在每一步中，我们把已经训练好的前k-1层固定，然后增加第k层（也就是将我们已经训练好的前k-1的输出作为输入）。每一层的训练可以是有监督的（例如，将每一步的分类误差作为目标函数），但更通常使用无监督方法（例如自动编码器，我们会在后边的章节中给出细节）。这些各层单独训练所得到的权重被用来初始化最终（或者说全部）的深度网络的权重，然后对整个网络进行“微调”（即把所有层放在一起来优化有标签训练集上的训练误差）。

http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/Deep_Networks:_Overview