定算法作为调优的手段。这在训练数据较为缺乏时很有价值，因为不恰当的初始化权重会显着影响最终模型的性能，而预训练获得的权重在权值空间中比随机权重更接近最优的权重。这不仅提升了模型的性能，也加快了调优阶段的收敛速度。深度置信网络中的每一层都是典型的受限玻尔兹曼机（restricted Boltzmann machine，RBM），可以使用高效的无监督逐层训练方法进行训练。受限玻尔兹曼机是一种无向的基于能量的生成模型，包含一个输入层和一个隐层。图中对的边仅在输入层和隐层之间存在，而输入层节点内部和隐层节点内部