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Benutzerdefinierte Schichten

Definieren von benutzerdefinierten Schichten für Deep Learning

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.

Funktionen

alle erweitern

functionLayerFunction layer (Seit R2021b)
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 (Seit R2022b)
dlnetworkDeep learning neural network (Seit R2019b)
findPlaceholderLayersFind placeholder layers in network architecture imported from Keras or ONNX
replaceLayerReplace layer in neural network
PlaceholderLayerLayer replacing an unsupported Keras or ONNX layer

Themen

Übersicht über benutzerdefinierte Schichten

Definieren von benutzerdefinierten Schichten

Zusammensetzung von Netzen und verschachtelte Schichten