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딥러닝 사용자 지정 계층

딥러닝을 위한 사용자 지정 계층 정의

문제에 대해 자신만의 고유한 사용자 지정 딥러닝 계층을 정의할 수 있습니다. 사용자 지정 출력 계층을 사용하여 사용자 지정 손실 함수를 지정하고 학습 가능한 파라미터를 포함하거나 포함하지 않는 사용자 지정 계층을 정의할 수 있습니다. 사용자 지정 계층을 정의한 후에는 이 계층이 유효하고, GPU와 호환되며, 올바르게 정의된 기울기를 출력하는지 확인할 수 있습니다.

함수

모두 확장

functionLayerFunction layer
checkLayerCheck validity of custom or function layer
setLearnRateFactor계층의 학습 가능한 파라미터에 대한 학습률 인자 설정
setL2Factor계층의 학습 가능한 파라미터에 대한 L2 정규화 인자 설정
getLearnRateFactor계층의 학습 가능한 파라미터에 대한 학습률 인자 가져오기
getL2Factor계층의 학습 가능한 파라미터에 대한 L2 정규화 인자 가져오기
findPlaceholderLayersFind placeholder layers in network architecture imported from Keras or ONNX
replaceLayerReplace layer in layer graph
assembleNetworkAssemble deep learning network from pretrained layers
PlaceholderLayerLayer replacing an unsupported Keras or ONNX layer, or unsupported functionality from functionToLayerGraph

도움말 항목

사용자 지정 중간 계층

사용자 지정 출력 계층

신경망 구성 및 중첩 계층

계층 유효성 검사하기