Каковы наилучшие способы избавления от неважных входных нейронов?

Question

У меня есть хорошо обученная нейронная сеть, состоящая из около 40 входных нейронов и позволяющая мне классифицировать некоторые элементы по шаблонам.Каждый нейрон получает отдельное значение входного параметра.Я почти уверен, что не все входные параметры важны для достижения конечного результата, поэтому, если я их исключу, моя сеть выдаст практически тот же результат.Какой самый эффективный и быстрый способ избавиться от ненужных входных нейронов в сети, желательно не переучивать всю сеть?Спасибо

Answer 1

из реальных данных испытаний дают 40 различных наборов тестов

В каждом наборе только одно входное значение рандомизируется

Проверьте эти наборы данных с "хорошо обученным NN"

Сравнить результаты

Answer 2

Два ответа, чтобы сделать это легко и быстро:

• Вы можете, если вам нужно обучить свой NN (вам придется переучивать его в любом случае, если вы подрежете его), обрезать соединения с весом ниже фиксированного порога и затем удалить нейрон без соединений ;

• Вы можете вычислить значение Shapley для каждого поднабора входных нейронов и обрезать те, которые имеют «плохое» значение: http://en.wikipedia.org/wiki/Shapley_value