在sklearn MLP classifi训练中冻结指定值的重量

Question

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，比如最佳脑损伤。此方法需要迭代地从网络中移除权重，即手动将其设置为0并重新训练，然后重复此过程直到满足某些条件。你知道吗

所以我想知道是否有一个简单的方法将一个或多个权重设置为零，并在整个训练过程中保持这样。我想指出的是，一旦MLP已经训练好了，就可以很容易地访问它的权重（它是对象的一个属性），但我不知道如何在训练前预先设置它。你知道吗

PD：如果你知道sklearn中另一种更自动的方法来评估剪枝方法，那也会很有帮助。你知道吗