假设有许多20x20像素手写数字的训练样本。我用多层Restriected Boltzmann机器神经网络训练他们。顶层由10个神经元组成，每个神经元的数字为0~9。
问题是，RBM没有将那些0~9分类。它实际上将数字分为10种，但这10种不匹配数字0~9：
0th neuron matches '4'
1st neuron matches differently shaped '4'
2nd neuron matches '3'....
顶层似乎需要有监督的学习，但我只有对比分歧学习，这是最常见的RBM训练方法。有什么提示吗？