在前馈神经网络中，我可以输入“不关心”的特征输入吗？

在前馈神经网络中，可以输入"不关心"的特征输入。在机器学习中，特征输入是指用来描述样本的属性或特征。有时候，某些特征对于模型的训练和预测并不重要，或者无法获取到相关数据。这种情况下，可以将这些特征输入设置为"不关心"，即不考虑它们对模型的影响。

"不关心"的特征输入在前馈神经网络中可以通过将对应的特征值设置为固定的常数或者使用特殊的编码方式来表示。这样，网络在训练和预测过程中就会忽略这些特征的影响。

举例来说，假设我们要训练一个前馈神经网络来预测房价，特征包括房屋面积、房间数量、地理位置等。如果我们认为地理位置对于房价的影响可以忽略不计，或者无法获取到地理位置的相关数据，那么可以将地理位置特征设置为"不关心"。在训练和预测过程中，网络就会忽略地理位置对于房价的影响。

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