アーキテクチャをインポートします。モデル形式にエクスポートすることもできます。問題に合わせて独自のカスタム深層学習層を定義できます。カスタム出力層を使用してカスタム損失関数を指定し、学習可能なパラメーターを含むカスタム層や含まないカスタム層を定義できます。クラスの分布が不均衡な分類問題には、重み付き交差エントロピー損失を使用するカスタム重み付き分類層を使用できます。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。用意されていない場合、または必要な損失関数をカスタム出力層がサポートしていない場合、カスタム学習ループを定義できます。ネットワークを関数として定義できます。Networksを参照してください。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。ネットワークで使用する方法を説明します。ネットワークで使用する方法を説明します。ネットワークで使用する方法を説明します。カスタム重み付き分類層の定義この例では、重み付き交差エントロピー損失を含むカスタム重み付き分類出力層を定義し作成する方法を説明します。ネットワークで使用する方法を説明します。ネットワークから層をインポートし、サポートされていない層をカスタム層に置き換え、予測の準備が整ったネットワークをこれらの層から組み立てる方法を説明します。コマンドを実行するリンクがクリックされました。ブラウザーでは動作しません。ウィンドウに以下を入力すると、このコマンドを実行できます。scienceMathWorksはエンジニアや研究者向け数値解析ソフトウェアのリーディングカンパニーです。