标签： neural-network deep-learning conv-neural-network autoencoder vgg-net
我正在使用VGG-16作为特征提取来训练自动编码器。每当我检查块的稀疏性（参数的数量等于零/总参数）时，我注意到块5（VGG-16的最深块）具有％100稀疏度。由于它是VGG架构最耗时的块，我想尽可能删除它。
那么，删除具有％100稀疏度的CNN层以提高性能是否有意义，因为所有这些层实际上都等于零？