目前，我正在尝试修剪一个网络（简单的卷积自动编码器）——不用说没有成功。
首先，我指的来源是博客文章：
http://machinethink.net/blog/compressing-deep-neural-nets/
第一步，我只想将卷积滤波器设置为零，这样它就不再起作用了。到目前为止我尝试过的是：
weights = model.get_weights() # weights is a numpy array
weights[2][0] = 0 # e.g. set the first filter of the second Conv2D-layer 0
weights[3][0] = 0 # and the filter's bias, of course
之后，我用这些权重初始化一个新模型：
newmodel.set_weights(weights)
并致电：
newmodel.fit()
但是，在检索权重后：
newweights = newmodel.get_weights()
newweights[2][0]
不再是 0。
这意味着我的过滤器已更新，尽管根据文章，它不应该发生。
谁能告诉我我做错了什么（或如何正确做）？
最好的，
阿雷波