Пользовательские слои глубокого обучения

Задайте пользовательские слои для глубокого обучения

Вы можете задать свой собственный пользовательский слой глубокого обучения для вашей задачи. Можно задать пользовательскую функцию потерь с помощью пользовательских слоев выхода и задать пользовательские слои с настраиваемыми параметрами или без. После определения пользовательского слоя можно проверить, является ли слой допустимым, совместимым с графическим процессором и выводит правильно определенные градиенты.

Функции

расширить все

Пользовательские слои

`checkLayer`	Проверяйте валидность пользовательского слоя
`setLearnRateFactor`	Установите коэффициент скорости обучения слоя настраиваемого параметра
`setL2Factor`	Установите коэффициент регуляризации L2 слоя настраиваемого параметра
`getLearnRateFactor`	Получите коэффициент скорости обучения слоя настраиваемого параметра
`getL2Factor`	Коэффициент регуляризации L2 слоя настраиваемого параметра

Сетевая сборка

`findPlaceholderLayers`	Поиск слоев заполнителя в сетевой архитектуре, импортированной из Keras или ONNX
`replaceLayer`	Замените слой на графике слоев
`assembleNetwork`	Собрать нейронную сеть для глубокого обучения из предварительно обученных слоев
`PlaceholderLayer`	Слой, заменяющий неподдерживаемый слой Keras или ONNX или неподдерживаемые функции `functionToLayerGraph`

Темы

Пользовательские промежуточные слои

Задайте пользовательские слои глубокого обучения

Узнайте, как задать пользовательские слои глубокого обучения.

Задайте пользовательский слой глубокого обучения с настраиваемыми параметрами

В этом примере показано, как задать слой PReLU и использовать его в сверточной нейронной сети.

Задайте пользовательский слой глубокого обучения с несколькими входами

В этом примере показано, как задать пользовательский взвешенный слой сложения и использовать его в сверточной нейронной сети.

Задайте пользовательский слой глубокого обучения с форматированными входами

В этом примере показано, как задать пользовательский слой с форматированными dlarray входы.

Задайте пользовательскую функцию слоя назад

В этом примере показано, как задать слой PReLU и задать пользовательскую функцию назад.

Задайте пользовательский слой глубокого обучения для генерации кода

В этом примере показано, как задать слой PReLU, который поддерживает генерацию кода.

Пользовательские выходные слои

Задайте пользовательский выходной слой классификации

В этом примере показано, как задать пользовательский выходной слой классификации с суммой потерь при ошибке квадратов (SSE) и использовать его в сверточной нейронной сети.

Задайте пользовательский выходной слой регрессии

Этот пример показывает, как задать пользовательский выходной слой регрессии со средней абсолютной ошибкой (MAE) и использовать его в сверточной нейронной сети.

Задайте пользовательскую функцию обратных потерь выходного слоя

В этом примере показано, как задать пользовательский выходной слой классификации с суммой потерь при ошибке квадратов (SSE) и задать пользовательскую функцию обратных потерь.