我正在使用scikit-learn的多层感知器分类器，并且我想评估一些神经网络的修剪技术，例如最佳脑损伤。此方法需要反复地从网络中删除权重，即手动将权重设置为0并重新训练，然后重复该过程，直到满足某些条件为止。
因此，我想知道是否存在一种简单的方法，可以将一个或多个权重设置为零，并在整个网络训练过程中始终保持这种权重不变。我想指出的是，虽然经过训练后可以轻松访问MLP的权重（它是对象的属性），但是我不知道如何在训练前对其进行预设。
PD：如果您知道sklearn中另一种更自动的评估修剪方法的方法，那也将有所帮助。