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Couches personnalisées de Deep Learning
Définir des couches personnalisées pour le Deep Learning
Vous pouvez définir votre propre couche de Deep Learning personnalisée pour votre problème. Vous pouvez spécifier une fonction de perte personnalisée avec des couches de sortie personnalisées et définir des couches personnalisées avec ou sans paramètres entraînables. Après avoir défini une couche personnalisée, vous pouvez vérifier que la couche est valide, compatible GPU et sort correctement les gradients définis.
Fonctions
Rubriques
Présentation générale sur les couches personnalisées
- Define Custom Deep Learning Layers
Learn how to define custom deep learning layers. - Define Custom Deep Learning Intermediate Layers
Learn how to define custom deep learning intermediate layers. - Define Custom Deep Learning Output Layers
Learn how to define custom deep learning output layers.
Couches intermédiaires personnalisées
- Define Custom Deep Learning Layer with Learnable Parameters
This example shows how to define a PReLU layer and use it in a convolutional neural network. - Define Custom Deep Learning Layer with Multiple Inputs
This example shows how to define a custom weighted addition layer and use it in a convolutional neural network. - Define Custom Deep Learning Layer with Formatted Inputs
This example shows how to define a custom layer with formatteddlarray
inputs. - Define Custom Recurrent Deep Learning Layer
This example shows how to define a peephole LSTM layer and use it in a neural network. - Specify Custom Layer Backward Function
This example shows how to define a PReLU layer and specify a custom backward function. - Custom Layer Function Acceleration
Accelerate custom layer forward and predict functions by caching and reusing traces. - Define Custom Deep Learning Layer for Code Generation
This example shows how to define a PReLU layer that supports code generation. - Assemble Network from Pretrained Keras Layers
This example shows how to import the layers from a pretrained Keras network, replace the unsupported layers with custom layers, and assemble the layers into a network ready for prediction. - Replace Unsupported Keras Layer with Function Layer
This example shows how to import the layers from a pretrained Keras network, replace the unsupported layers with function layers, and assemble the layers into a network ready for prediction.
Couches de sortie personnalisées
- Define Custom Classification Output Layer
This example shows how to define a custom classification output layer with sum of squares error (SSE) loss and use it in a convolutional neural network. - Define Custom Regression Output Layer
This example shows how to define a custom regression output layer with mean absolute error (MAE) loss and use it in a convolutional neural network. - Specify Custom Output Layer Backward Loss Function
This example shows how to define a custom classification output layer with sum of squares error (SSE) loss and specify a custom backward loss function.
Composition du réseau et couches imbriquées
- Deep Learning Network Composition
Define custom layers containing layer graphs. - Define Nested Deep Learning Layer
This example shows how to define a nested deep learning layer. - Train Deep Learning Network with Nested Layers
This example shows how to train a network with nested layers.
Vérifier la validité des couches
- Check Custom Layer Validity
Learn how to check the validity of custom deep learning layers.