地下密度异常体反演需要由二维数据反演三维结果,为了高效、高精度地反演地下异常体的位置及密度信息,本文提出2D-3D InvNet深度学习反演方法.方法的编-解码器结构,在编码阶段利用二维卷积网络结构提取地表重力异常及重力梯度异常数据信息,解码阶段利用三维卷积网络结构恢复异常体地下形态,实现了二维和三维网络结构的结合.为了精确地反演异常体密度,提出利用加权均方误差（WtdMSE）作为损失函数,同时为了更好地评估反演结果,引入核密度函数作为评价手段.与均方误差（MSE）相比,利用WtdMSE作为损失函数对异常体密度的反演结果更为准确,异常体所在区域的密度误差减少50%以上.
对理论样本的反演结果表明,2D-3D InvNet在准确反演异常体地下位置的同时,也能给出准确的密度信息.应用此方法对西澳大利亚Kauring地区实测数据进行反演,我们成功获得了此区域地下异常体的密度分布.理论与实际应用结果表明,2D-3D InvNet深度学习方法稳定且具有较强的泛化性能,能在无需规定限制条件的情况下快速获得准确的反演结果.