Python 为神经网络单独设置起始权重

我有一个简单的前馈神经网络，由8个输入神经元组成，然后是2个隐藏层，每个隐藏层有6个隐藏神经元，1个输出层由1个输出神经元组成

Keras代码是：

model = Sequential()

model.add(Dense(6, input_dim = 8, activation='tanh')
model.add(Dense(6, activation='tanh'))
model.add(Dense(1, activation='tanh'))

问题:

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因为我知道8个输入参数中哪一个对单个输出的影响最大，所以我可以将它们的开始权重设置为相对于其他输入参数更高的值。如果可能的话，可以显著缩短培训时间（如果我没有错）。

需要更多关注此问题目前在一个问题中包含多个问题。它应该只关注一个问题。我决定结束这个问题。一个问题不应该像你那样包含多个问题（问题A和问题b）。如果你在stackoverflow中问多个问题会更好。。如果你读到@Istiak，你就会明白：现在只问了一个问题。

# reading the initial weights and bias of the input layer
layer_1 = (model.layers)[0]

# reading the initial weights of the input layer
w_1 = layer_1.get_weights()[0]

# setting weights for nth parameter of the input layer to a modified value val
w_1[n, :] = val

# setting the modified weights and unmodified bias of the input layer 
layer_1.set_weights([w_1, layer_1.get_weights()[1]])

# writing layer_1 to model
(model.layers)[0] = layer_1