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在计算机科学中，卷积深度信念网络（convolutional deep belief network；CDBN）是一种深度人工神经网络，由多层卷积受限玻尔兹曼机堆叠在一起组成。它是一种用于深度学习的分层生成模型，在图像处理和Outline of object recognition方面非常有效，另外也被用于其他领域。该模型的显著特征包括它可以很好地缩放到高维图像并且是平移不变的。卷积深度信念网络使用概率最大池化技术来减少网络中较高层的维度。网络的训练涉及以贪婪的分层方式完成的预训练阶段，类似于其他Deep belief network。根据网络是用于识别任务还是生成任务，然后对其进行「微调」或分别使用反向传播或上下算法（对比发散）进行训练。
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* 索菲（1485年—1537年），莱格尼察公爵夫人
* 阿尔布雷希特（1490年—1568年），普鲁士公爵
* 约翰（1493年—1525年），瓦伦西亚总督
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其中为步阶函数。然而损失函数并不是凸函数或平滑函数，是一种NP-hard的问题，因此做为替代，需要使用可以追踪的机器学习演算法（透过凸损失函数）。
使用贝式定理，可以基于问题的二元性最佳化映射公式为：
平方损失凸且平滑，但容易过度惩罚错误预测，导致收敛速度比逻辑损失和链结损失慢。它的优点为有助于简化交叉验证之正则化（regularization）。
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