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在DNN模型中，评估特征的重要性可以通过观察连接特征输入的第一层网络权重大小来进行。权重越大，则该特征的重要性越高。为了提高评估的准确性，最好在输入时增加batch normalization来消除不同特征之间量纲的影响。
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