Deep Belief Network中每个时期的预训练误差都会增加

Question

我正在使用DBN的这种实现。 http://deeplearning.net/tutorial/code/DBN.py 我正在使用ecg数据来训练每行包含100个浮点值（以毫伏为单位）的模型。 当我运行这个实现时，预训练成本会增加，我不明白为什么。 我附加了示例输入数据文件和DBN的代码，其中我修改了输入和输出单元的数量以及批量大小。我修改了logistic_sgd.py中的'load_data'代码，所以我也附加了该文件。 这是场景：

为什么会这样？我哪里错了？

链接到代码和数据文件： https://drive.google.com/open?id=0B02Uz-muAJWWVktyaDFOekU5Ulk