本文探讨了基于深度学习的地震速度反演方法，提出了SVInvNet模型，该模型采用增强型编码器-解码器结构，能够有效处理复杂信息。研究表明，SVInvNet在不同规模的数据集上表现优异，尤其在噪声和复杂模型处理方面，性能超过传统方法。

本研究提出了一种基于深度学习的地震速度反演方法，使用了增强型的多连接编码器 - 解码器结构。研究了环境噪声和训练数据集大小对学习结果的影响，结果表明该方法在大型基准数据集上取得了优异的性能。