Automatische Differenzierung
Für die meisten Aufgaben können Sie integrierte Schichten verwenden. Wenn es keine integrierte Schicht gibt, die Sie für Ihre Aufgabe benötigen, können Sie eine eigene Schicht definieren. Sie können benutzerdefinierte Schichten mit erlernbaren und Zustandsparametern definieren. Nachdem Sie eine benutzerdefinierte Schicht definiert haben, können Sie überprüfen, ob die Schicht gültig und GPU-kompatibel ist und korrekt definierte Gradienten ausgibt. Eine Liste der unterstützten Schichten finden Sie unter List of Deep Learning Layers.
Wenn die trainingOptions
-Funktion nicht die Trainingsoptionen bietet, die Sie für Ihre Aufgabe benötigen, oder Sie eine Verlustfunktion haben, die die trainnet
-Funktion nicht unterstützt, können Sie eine eigene Trainingsschleife definieren. Für Modelle, die nicht als Netz von Schichten angegeben werden können, können Sie das Modell als Funktion definieren. Weitere Informationen finden Sie unter Define Custom Training Loops, Loss Functions, and Networks.
Kategorien
- Benutzerdefinierte Schichten
Definieren von benutzerdefinierten Schichten für Deep Learning
- Benutzerdefinierte Trainingsschleifen
Anpassen von Deep-Learning-Trainingsschleifen und Verlustfunktionen
- Operationen
Entwicklung benutzerdefinierter Deep-Learning-Funktionen