一种基于深度学习的结构化数据特征选择方法

本发明提供一种基于深度学习的结构化数据特征选择方法，属于AI基础模型领域，本发明基于深度学习，在数据输入和后面的神经网络层之间加入了设计的Screen(过滤)层，用于对特征进行选择，该方法将特征选择嵌入在深度学习的训练过程中，属于特征选择方法中的包装法。总体上,其架构仍然采用现有的神经网络架构，且在训练过程和传统的深度学习模型一致，但是当训练完成后，可以查看到Screen层对特征的过滤情况，可以查看到Screen层的激活情况，达到特征筛选以及对后面连接层进行权重剪枝从而减少参数量。