사용자 지정 계층
딥러닝을 위한 사용자 지정 계층 정의
대부분의 작업에서 내장 계층을 사용할 수 있습니다. 작업에 필요한 내장 계층이 없는 경우 자신만의 고유한 사용자 지정 계층을 정의할 수 있습니다. 사용자 지정 출력 계층을 사용하여 사용자 지정 손실 함수를 지정하고 학습 가능한 파라미터와 상태 파라미터를 포함하는 사용자 지정 계층을 정의할 수 있습니다. 사용자 지정 계층을 정의한 후에는 이 계층이 유효하고, GPU와 호환되며, 올바르게 정의된 기울기를 출력하는지 확인할 수 있습니다. 지원되는 계층 목록은 딥러닝 계층 목록 항목을 참조하십시오.
함수
도움말 항목
사용자 지정 계층 개요
- 사용자 지정 딥러닝 계층 정의하기
사용자 지정 딥러닝 계층을 정의하는 방법을 알아봅니다. - Define Custom Deep Learning Intermediate Layers
Learn how to define custom deep learning intermediate layers. - Define Custom Deep Learning Output Layers
Learn how to define custom deep learning output layers. - Check Custom Layer Validity
Learn how to check the validity of custom deep learning layers. - Import Custom Layer into Deep Network Designer
This example shows how to import a custom classification output layer with the sum of squares error (SSE) loss and add it to a pretrained network in Deep Network Designer. - 사전 훈련된 Keras 계층에서 신경망 조합하기
이 예제에서는 사전 훈련된 Keras 신경망에서 계층을 가져오고 지원되지 않는 계층을 사용자 지정 계층으로 바꾼 다음 이러한 계층을 예측을 실행할 준비가 된 신경망으로 조합하는 방법을 보여줍니다. - Replace Unsupported Keras Layer with Function Layer
This example shows how to import the layers from a pretrained Keras network, replace the unsupported layers with function layers, and assemble the layers into a network ready for prediction.
사용자 지정 중간 계층
- 학습 가능한 파라미터를 갖는 사용자 지정 딥러닝 계층 정의하기
이 예제에서는 PReLU 계층을 정의하고 이를 컨벌루션 신경망에서 사용하는 방법을 보여줍니다. - Define Custom Deep Learning Layer with Multiple Inputs
This example shows how to define a custom weighted addition layer and use it in a convolutional neural network. - Define Custom Deep Learning Layer with Formatted Inputs
This example shows how to define a custom layer with formatteddlarray
inputs. - Define Custom Recurrent Deep Learning Layer
This example shows how to define a peephole LSTM layer and use it in a neural network. - Specify Custom Layer Backward Function
This example shows how to define a PReLU layer and specify a custom backward function. - Custom Layer Function Acceleration
Accelerate custom layer forward and predict functions by caching and reusing traces. - Define Custom Deep Learning Layer for Code Generation
This example shows how to define a PReLU layer that supports code generation.
사용자 지정 출력 계층
- Define Custom Classification Output Layer
This example shows how to define a custom classification output layer with sum of squares error (SSE) loss and use it in a convolutional neural network. - 사용자 지정 회귀 출력 계층 정의하기
이 예제에서는 평균 절대 오차(MAE) 손실이 있는 사용자 지정 회귀 출력 계층을 정의하고 이를 컨벌루션 신경망에서 사용하는 방법을 보여줍니다. - Specify Custom Output Layer Backward Loss Function
This example shows how to define a custom classification output layer with sum of squares error (SSE) loss and specify a custom backward loss function.
신경망 구성 및 중첩 계층
- Deep Learning Network Composition
Define custom layers containing layer graphs. - Define Nested Deep Learning Layer
This example shows how to define a nested deep learning layer. - 중첩 계층으로 딥러닝 신경망 훈련시키기
이 예제에서는 중첩 계층으로 신경망을 훈련시키는 방법을 보여줍니다.