カスタム層

深層学習用のカスタム層の定義

ほとんどのタスクでは、組み込み層を使用できます。目的のタスクに必要な組み込み層が用意されていない場合、独自のカスタム層を定義できます。学習可能なパラメーターと状態パラメーターを使用してカスタム層を定義できます。カスタム層を定義した後、その層の有効性、GPU 互換性、定義した勾配の出力の正しさをチェックできます。サポートされている層の一覧については、深層学習層の一覧を参照してください。

関数

すべて展開する

カスタム層

`functionLayer`	関数層 (R2021b 以降)
`checkLayer`	Check validity of custom or function layer
`setLearnRateFactor`	層の学習可能なパラメーターの学習率係数を設定します。
`setL2Factor`	層の学習可能なパラメーターの L₂ 正則化係数の設定
`getLearnRateFactor`	層の学習可能なパラメーターの学習率係数の取得
`getL2Factor`	層の学習可能なパラメーターの L₂ 正則化係数の取得
`networkDataLayout`	Deep learning network data layout for learnable parameter initialization (R2022b 以降)

ネットワークアセンブリ

`dlnetwork`	深層学習ニューラルネットワーク (R2019b 以降)
`findPlaceholderLayers`	Find placeholder layers in network architecture imported from Keras or ONNX
`replaceLayer`	ニューラルネットワークの層の置き換え
`PlaceholderLayer`	Layer replacing an unsupported Keras or ONNX layer

トピック

カスタム層の概要

カスタム深層学習層の定義
カスタム深層学習層の定義方法を学習します。
カスタム層の有効性のチェック
カスタム深層学習層の有効性をチェックする方法を学びます。

カスタム層の定義

学習可能なパラメーターを含むカスタム深層学習層の定義
この例では、SReLU 層を定義し、畳み込みニューラルネットワークで使用する方法を示します。
複数の入力があるカスタム深層学習層の定義
この例では、カスタム重み付き加算層を定義し、畳み込みニューラルネットワークで使用する方法を説明します。
形式を整えた入力をもつカスタム深層学習層の定義
この例では形式を整えた dlarray 入力をもつカスタム層を定義する方法を示します。
Define Custom Recurrent Deep Learning Layer
This example shows how to define a peephole LSTM layer and use it in a neural network.
カスタム層の逆方向関数の指定
この例では、SReLU 層を定義し、カスタム逆方向関数を指定する方法を示します。
Custom Layer Function Acceleration
Accelerate custom layer forward and predict functions by caching and reusing traces.
コード生成用のカスタム深層学習層の定義
この例では、コード生成をサポートする SReLU 層を定義する方法を示します。

ネットワーク構成および入れ子層

深層学習のネットワーク構成
ニューラルネットワークを含むカスタム層を定義する。
ネットワーク構成を使用した入れ子の深層学習層の定義
この例では、入れ子のカスタム深層学習層を定義する方法を示します。
Train Network with Custom Nested Layers
This example shows how to create and train a network with nested layers defined using network composition.
Weight Tying Using Nested Layer
This example shows how to implement weight tying using a nested layer.

カスタム層

関数

カスタム層

ネットワーク アセンブリ

トピック

カスタム層の概要

カスタム層の定義

ネットワーク構成および入れ子層

ネットワークアセンブリ