Keras：在正向传播和反向传播期间，如何忽略特定的神经网络权重？

Question

对于每个密集层，在将其某些权重设置为0.0之后，我希望在推理和训练期间都将其忽略。它们不会影响模型的损失，以后我将能够仅使用剩余的（不可忽略的）权重进行重新训练。

我知道Keras的Masking layer，但是我无法理解它仅掩盖层中的单个权重（等于值，例如0.0）。显然，它要求一行中的所有列都等于该值（根据我的喜好为0.0）以屏蔽该行，而我想屏蔽0.0的权重而不影响非0.0的权重。