Boa noite,

Nas aulas finais do curso foi especificado que alguns neurônios da camada oculta podem classificar os parâmetros de entrada de modo a considerar que para uma finalidade x, uma entrada x terá um peso maior do que uma entrada y.

Utilizando o exemplo do professor Jones extraído da aula “Camadas Ocultas”:

Neste exemplo, este primeiro neurônio da camada oculta retorna um resultado de acordo com o histórico de crédito de uma pessoa, pois os valores dos pesos aplicados nos valores das entradas “Dividas” e “História de crédito” são maiores dos que os das entradas “Garantias” e “Renda”.

Minha dúvida esta relacionada em como definir a prioridade à estes pesos, pois nos exemplos abordados em aulas anteriores nós inicialmente utilizamos pesos randômicos e previamente utilizamos uma função para gerar estes pesos também randômicos. No caso, mesmo que eu estipule um peso inicial dando preferência a determinadas entradas essa preferência não se perderia com o processo de aprendizagem? E se caso a resposta seja sim, como seria implantada essa lógica de preferência no programa?