如何通过matconvnet在预先训练好的CNN模型中添加自定义层和损失函数？

Question

我是第一次接触matconvnet。最近，我想尝试一个新的损失函数，而不是现有的预训练模型中的损失函数，例如vgg-16，它通常使用softmax损失层。更重要的是，我想使用一个新的特征提取器层，而不是池化层或最大层。我知道在matconvnet、simpleNN和DagNN中分别有两个CNN包装器，因为我使用的是vgg-16，这是一个具有线性构建块序列的线性模型。那么，在simpleNN包装器中，如何详细地创建自定义层，特别是创建过程和相关概念，例如，我需要删除新的特征提取器层后面的层还是只留下它们？我知道如何计算损失函数的导数，所以在这个问题中，层内计算的细节并不那么重要，我只想知道由代码表示的过程。有人能帮帮我吗？我会非常感激的！

Answer 1

您可以移除旧的错误或目标图层net.layer('abc')=[]；并且可以在vl_nnloss()文件中添加新的错误代码