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neural-network - CNN で %100 スパース性を持つレイヤーを削除することは意味がありますか? VGG 16

特徴抽出として VGG-16 を使用してオートエンコーダーをトレーニングしています。ブロックのスパース性 (0 に等しいパラメータの数 / パラメータの合計) をチェックするたびに、ブロック 5 (VGG-16 の最も深いブロック) のスパース性が %100 であることに気付きました。VGG アーキテクチャで最も時間のかかるブロックなので、できれば削除したい。

では、スパース性が 100% の CNN レイヤーを削除してパフォーマンスを向上させることは意味があるのでしょうか?


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