自定义层概述

定义自定义深度学习层

了解如何定义自定义深度学习层。

定义自定义深度学习中间层

了解如何定义自定义深度学习中间层。

定义自定义深度学习输出层

了解如何定义自定义深度学习输出层。

自定义中间层

用可学习的参数定义自定义深度学习层

此示例显示了如何定义预鲁层并在卷积神经网络中使用它。

用多个输入定义自定义深度学习层

此示例显示了如何定义自定义加权添加层并将其在卷积神经网络中使用。

用格式的输入定义自定义深度学习层

此示例显示了如何用格式定义自定义层Dlarray输入。

定义自定义经常性深度学习层

此示例显示了如何定义窥镜LSTM层并将其用于神经网络。

指定自定义层向后功能

此示例显示了如何定义PRELU层并指定自定义后退函数。

为代码定义自定义深度学习层

此示例显示了如何定义支持代码生成的PRELU层。金宝app

从预告片的凯拉斯层组装网络

此示例显示了如何从预处理的KERAS网络中导入层，用自定义层代替不支持的图层，然后将图层组装到准备预测的网络中。金宝app

用功能层替换未支撑的金宝app凯拉斯层

此示例显示了如何从验证的KERAS网络中导入层，用功能层替换未支撑的层，然后将图层组装到准备预测的网络中。金宝app

自定义输出层

定义自定义分类输出层

此示例显示了如何使用正方形误差（SSE）损失之和定义自定义分类输出层并将其用于卷积神经网络。

定义自定义回归输出层

此示例显示了如何定义具有平均绝对误差（MAE）损失的自定义回归输出层，并将其在卷积神经网络中使用。

指定自定义输出层向后损耗功能

此示例显示了如何使用平方误差总和（SSE）损失的定义自定义分类输出层并指定自定义的后退损失函数。

网络组成和嵌套层

深度学习网络组成

定义包含图层图的自定义图层。

定义嵌套深度学习层

此示例显示了如何定义嵌套的深度学习层。

用嵌套层训练深度学习网络

此示例显示了如何用嵌套层训练网络。

检查层有效性

检查自定义层有效性

了解如何检查自定义深度学习层的有效性。