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Livelli personalizzati di Deep Learning

Definire i livelli personalizzati di Deep Learning

È possibile definire un livello di apprendimento profondo personalizzato per il proprio problema. È possibile specificare una funzione di perdita personalizzata utilizzando livelli di output personalizzati e definire livelli personalizzati con o senza parametri apprendibili. Dopo aver definito un livello personalizzato, è possibile verificare che il livello sia valido, compatibile con la GPU e che produca gradienti definiti correttamente.

Funzioni

espandi tutto

functionLayerFunction layer
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
findPlaceholderLayersFind placeholder layers in network architecture imported from Keras or ONNX
replaceLayerReplace layer in layer graph or network
assembleNetworkAssemble deep learning network from pretrained layers
PlaceholderLayerLayer replacing an unsupported Keras or ONNX layer, or unsupported functionality from functionToLayerGraph

Argomenti

Panoramica sui livelli personalizzati

Livelli intermedi personalizzati

Livello di output personalizzati

Composizione della rete e livelli annidati

Validità dei livelli di verifica