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?

时间:2018-12-12 03:29:20

标签: python tensorflow keras

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。

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