用于激光粒度反演的深度学习网络模型和训练方法

本发明提供一种用于激光粒度反演的深度学习网络模型和训练方法，包括编码器模块、解码器模块和桥接模块，编码器模块和解码器模块之间通过桥接模块连接，用于输入光能分布向量经插值处理，通过编码器模块和解码器模块处理后，输出粒径分布向量。本发明的有益效果是形成了一个完整的编码‑解码架构，编码器模块和解码器模块采用Transformer模块并且之间通过桥接模块连接，确保了信息的高效传递；桥接模块中的多层感知机子模块和动态学习率调整方法使得模型具有更强的抗噪能力，即使在噪声较大的情况下也能保持较高的准确性；通过多头自注意力机制，模型能够更准确地从激光粒度仪测量得到的光能分布向量反演颗粒粒径分布，提高了测量精度。