在Keras中，如果神经网络中有两个密集层，则第一层的所有神经元都连接到第二层的所有神经元。我可以根据某些重量标准从密集层中删除一些连接，从而使结果成为一个稀疏层，其中第一层中的所有神经元都未连接到第二层中的所有神经元吗？
我试图将低于阈值的权重降低到零。但这并没有达到从网络中删除/删除权重连接的目的，因为在我重新训练网络后，由于梯度下降，被迫设为零的权重重新获得了一些值。
答案 0 :(得分：1)
您是否尝试添加辍学？执行更新时，这会将层中权重的子集随机重置为0，听起来像您想要的。这是许多防止过度拟合的方法之一。