Main Content

Livelli personalizzati

Definire i livelli personalizzati di Deep Learning

È possibile utilizzare i livelli integrati per la maggior parte delle attività. Se non è presente un livello integrato necessario per l’attività, è possibile definire un proprio livello personalizzato. È possibile definire livelli personalizzati con parametri apprendibili e di stato. Dopo aver definito un livello personalizzato, è possibile verificare che il livello sia valido, compatibile con la GPU e che produca gradienti definiti correttamente. Per un elenco dei livelli di supportati, vedere List of Deep Learning Layers.

Funzioni

espandi tutto

functionLayerFunction layer (Da 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 (Da R2022b)
dlnetworkDeep learning neural network (Da 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

Argomenti

Panoramica sui livelli personalizzati

Definizione dei livelli personalizzati

Composizione della rete e livelli annidati