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Diferenciación automática

Personalice capas, redes, bucles de entrenamiento y funciones de pérdida de deep learning.

Para la mayor parte de las tareas, puede usar capas integradas. Si no hay una capa integrada que necesita para la tarea, puede definir su propia capa personalizada. Puede especificar una función de pérdida personalizada usando una capa de salida personalizada y definir capas personalizadas con parámetros que se puedan aprender y de estado. Después de definir una capa personalizada, puede comprobar que es válida y compatible con la GPU, y que devuelve como salida gradientes correctamente definidos. Para obtener una lista de capas compatibles, consulte Lista de capas de deep learning.

Si la función trainingOptions no proporciona las opciones de entrenamiento que necesita para la tarea, o si las capas de salida personalizadas no son compatibles con las funciones de pérdida que necesita, puede definir un bucle de entrenamiento personalizado. Para los modelos no admitidos por las gráficas de capa, puede definir un modelo personalizado como una función. Para obtener más información, consulte Define Custom Training Loops, Loss Functions, and Networks.

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