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Capas personalizadas de deep learning

Defina capas personalizadas de deep learning

Puede definir su propia capa de deep learning personalizada para su problema. Puede especificar una función de pérdida personalizada usando capas de salida personalizadas y definir capas personalizadas con parámetros que se puedan aprender o sin ellos. Después de definir una capa personalizada, puede comprobar que es válida y compatible con la GPU, y que devuelve como salida gradientes correctamente definidos.

Funciones

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functionLayerFunction layer
checkLayerCheck validity of custom or function layer
setLearnRateFactorSet learn rate factor of layer learnable parameter
setL2FactorSet L2 regularization factor of layer learnable parameter
getLearnRateFactorGet learn rate factor of layer learnable parameter
getL2FactorGet L2 regularization factor of layer learnable parameter
networkDataLayoutDeep learning network data layout for learnable parameter initialization
findPlaceholderLayersFind placeholder layers in network architecture imported from Keras or ONNX
replaceLayerReplace layer in layer graph or network
assembleNetworkAssemble deep learning network from pretrained layers
PlaceholderLayerLayer replacing an unsupported Keras or ONNX layer, or unsupported functionality from functionToLayerGraph

Temas

Visión general de las capas personalizadas

Capas intermedias personalizadas

Capas de salida personalizadas

Composición de la red y capas anidadas

Comprobar la validez de las capas