DeepSeek进阶开发与应用2：DeepSeek中的自定义层与复杂模型构建

引言

在上一篇技术文章中，我们介绍了DeepSeek框架的基本概念，并通过一个简单的卷积神经网络（CNN）模型展示了如何使用DeepSeek进行手写数字识别。然而，实际应用中的深度学习模型往往更加复杂，可能需要自定义的神经网络层来满足特定的需求。本文将深入探讨如何在DeepSeek中创建自定义层，并利用这些自定义层构建更加复杂的深度学习模型。

自定义层的必要性

深度学习模型的强大之处在于其灵活性，而自定义层是这种灵活性的重要体现。通过自定义层，我们可以实现一些标准层无法直接提供的功能，例如特定的初始化方法、特殊的激活函数或者复杂的连接模式。DeepSeek提供了简单易用的接口，使得用户可以轻松地定义自己的层。

创建自定义层

在DeepSeek中，所有的层都继承自Layer基类。要创建自定义层，我们需要定义一个继承自Layer的新类，并实现__init__和call方法。__init__方法用于初始化层的参数，而call方法定义了层的前向传播逻辑。

示例：自定义全连接层

假设我们需要一个全连接层，它在初始化时使用特定的权重初始化方法&#x