在Keras中，自定义层是构建自定义模型的核心功能，允许开发者灵活设计网络结构。以下是关键知识点：

1. 为什么要使用自定义层？

  • ✅ 实现独特操作（如自定义激活函数、数据增强）
  • ✅ 集成外部模块（如自定义损失函数）
  • ✅ 拓展模型功能（如自定义训练循环）

2. 创建自定义层的步骤

  1. 继承 tf.keras.layers.Layer 类
  2. 实现 __init__ 方法（定义参数）
  3. 实现 build 方法（创建权重）
  4. 实现 call 方法（定义前向传播逻辑）
import tensorflow as tf

class MyCustomLayer(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, output_dim):
        super(MyCustomLayer, self).__init__()
        self.output_dim = output_dim

    def build(self, input_shape):
        self.kernel = self.add_weight(
            name='kernel', 
            shape=[input_shape[-1], self.output_dim],
            initializer='uniform',
            trainable=True
        )

    def call(self, inputs):
        return tf.matmul(inputs, self.kernel)

3. 实用技巧

  • 🔍 使用 add_weight 管理可训练参数
  • 🔄 通过 call 方法实现复杂计算逻辑
  • 📌 参考 Keras官方文档 了解更多层实现细节

4. 拓展阅读

自定义层示例
custom_layer_example