基于Dropout—BPNN的地球物理反演——以表层横波速度反演为例

作者：康治梁; 余嘉顺^*

来源：工程地球物理学报, 2019, 16(03): 286-294.

• Dropout机制
• 神经网络
• ReLU函数
• 地球物理反演
• 横波速度

在深度学习领域使用的Dropout机制在训练中按一定概率准则随机剔除某些神经元,能够显著提高神经网络的图像和语言识别准确率。受其启发,将Dropout机制引入基于深度BP神经网络的地球物理反演(简称Dropout-BPNN),利用地震放大效应反演浅层S波速度结构,数值试验表明,在相同条件下,Dropout-BPNN的反演效果明显好于传统BPNN。同时研究了深度学习中流行的ReLU激活函数的性能,发现在本地球物理反演案例中,其表现不及传统激活函数。

• 单位
  成都理工大学