Keras 如何对少量神经网络输入进行优先级排序？

我有一个神经网络，有五个输入，用于分类任务。这五个输入中有两个非常重要，与分类任务有直接关系。因此，我需要在网络中对这两个输入进行优先级排序，而对其他三个输入的优先级较低。神经网络中有什么方法可以满足我的需求吗？

如果训练效果良好，神经网络应该自动选择对分类最重要的内容。这是NN（或一般的ML）的整个点；这样你就不必手动告诉它什么更重要，什么不重要。学习后，您可以验证模型确实学习了特征之间的正确重要性顺序

您可以为此使用任何模型解释技术。ELI5、SHAP或石灰就是一些例子。所有这些都将告诉您，您的模型是否确实了解到，您知道重要的功能实际上对网络非常重要

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您可能不应该尝试手动将这些偏差纳入网络（除非您有很好的理由这样做，比如通过CNN合并图像的空间信息）。相信学习xD是的，你的观点是正确的。由于重量可以在完成训练后改变，我认为可能有一种方法可以在训练时放大重量，以将其标记为更重要。