我正在使用 scikit-learn 的多层感知器分类器，我想评估一些神经网络的修剪技术，例如 Optimal Brain Damage。这种方法需要迭代地从网络中删除权重，即手动将它们设置为 0 并重新训练，并重复该过程直到满足某些标准。
所以我想知道是否有一种简单的方法可以将一个或多个权重设置为零，并在整个网络的训练过程中保持这样的状态。我想指出，虽然可以轻松访问 MLP 的权重（它是对象的属性），一旦它已经被训练，我不知道如何在训练之前预设它。
PD：如果您知道在 sklearn 中评估修剪方法的另一种更自动的方法，那也会有所帮助。