自定义图层概述

定义自定义深度学习层

了解如何定义自定义深度学习层。

定义自定义深度学习中间层

学习如何定义自定义深度学习中间层。

定义自定义深度学习输出层

了解如何定义自定义深度学习输出层。

自定义中间层

定义具有可学习参数的自定义深度学习层

这个例子展示了如何定义PReLU层，并在卷积神经网络中使用它。

定义具有多个输入的自定义深度学习层

这个例子展示了如何定义一个自定义加权加法层，并在卷积神经网络中使用它。

定义带有格式化输入的自定义深度学习层

这个例子展示了如何使用格式化定义一个自定义层dlarray输入。

定义自定义循环深度学习层

这个例子展示了如何定义窥视孔LSTM层，并在神经网络中使用它。

指定自定义层反向函数

这个例子展示了如何定义一个PReLU层和指定一个自定义向后函数。

定义用于代码生成的自定义深度学习层

这个例子展示了如何定义一个支持代码生成的PReLU层。万博1manbetx

从预训练的Keras层组装网络

这个示例展示了如何从预训练的Keras网络导入层，用自定义层替换不支持的层，并将这些层组装成一个网络，以便进行预测。万博1manbetx

将不支持的Keras万博1manbetx层替换为功能层

这个示例展示了如何从预训练的Keras网络导入层，用功能层替换不支持的层，并将这些层组装成一个网络，以便进行预测。万博1manbetx

自定义输出层

定义自定义分类输出层

这个例子展示了如何定义具有平方和误差损失(SSE)的自定义分类输出层，并在卷积神经网络中使用它。

定义自定义回归输出层

这个例子展示了如何定义具有平均绝对误差(MAE)损失的自定义回归输出层，并在卷积神经网络中使用它。

指定自定义输出层反向损失函数

此示例演示如何定义具有平方和误差损失(SSE)的自定义分类输出层，并指定自定义向后损失函数。

网络组合和嵌套层

深度学习网络组成

定义包含层图的自定义层。

定义嵌套深度学习层

这个例子展示了如何定义一个嵌套的深度学习层。

用嵌套层训练深度学习网络

这个例子展示了如何用嵌套层训练网络。

检查层有效性

检查自定义层有效性

学习如何检查自定义深度学习层的有效性。