Différenciation automatique

Les couches prédéfinies conviennent à la plupart des tâches. Si aucune couche prédéfinie ne correspond aux besoins de votre tâche, vous pouvez définir votre propre couche personnalisée. Pour ce faire, vous pouvez utiliser des paramètres entraînables et des paramètres d’état. Après avoir défini une couche personnalisée, vous pouvez vérifier que la couche est valide, compatible GPU et sort correctement les gradients définis. Pour une liste des couches supportées, veuillez consulter List of Deep Learning Layers.

Si la fonction trainingOptions ne propose pas les options d’apprentissage dont vous avez besoin pour votre tâche ou si vous avez une fonction de perte non supportée par la fonction trainnet, vous pouvez définir une boucle d’apprentissage personnalisée. Si un modèle ne peut pas être spécifié comme un réseau de couches, vous pouvez le définir comme une fonction. Pour en savoir plus, veuillez consulter Define Custom Training Loops, Loss Functions, and Networks.