編寫自定義層

有兩個元件可新增自定義層:

1. 新增層配置類: 擴充套件 org.deeplearning4j.nn.conf.layers.Layer
2. 新增層實現類: 實現 org.deeplearning4j.nn.api.Layer

配置層（以上（1））類處理設定。這是你在構建多層網路或計算圖時所使用的方法。你可以在這裡新增自定義設定，並在你的圖層中使用這些設定。

實現層(以上(2))類具有引數，並處理網路前向傳播、反向傳播等。它是從org.deeplearning4j.nn.conf.layers.Layer.instantiate(…)方法建立的。換句話說：instanceiate方法是我們從配置到實現的方式；MultiLayerNetwork或ComputationGraph在初始化的時候呼叫。

其中的一個例子是CustomLayer（配置類）和CustomLayerImpl（實現類）。這兩類都對它們的方法有廣泛的註釋。

你將注意到，在DL4J中有兩個DenseLayer 類 、兩個GravesLSTM類等：原因在於一個用於配置，一個用於實現。我們沒有遵循這個“同名”模式，希望避免混淆。

測試自定義層

一旦添加了自定義層，就需要執行一些測試來確保它是正確的。

這些測試至少應包括以下內容：

1. 測試以確保JSON配置（到/從JSON）正常工作，這對於你的自定義層與模型序列化（儲存）和Spark訓練都起作用的網路來說是必要的。
2. 梯度檢查，以確保執行是正確的。

示例

我們提供了一個完整的自定義層示例。在我們的 示例倉庫  中。