我正在使用基于 CNN 的模型进行序列分类。由于训练一个完整的数据集非常昂贵，而且我有大量的特征需要尝试，所以我不可能通过完整的训练来选择特征。

通常在训练之前进行良好的健全性检查，是尝试让模型过拟合一小组训练样本，以确保模型至少能够记住小样本量。

借用这个想法，我的问题是，我可以训练一小部分训练数据，并使用它的损失曲线作为指标，来选择最佳特征吗？每次训练都是为了测试在给定选定特征子集的情况下训练损失收敛的速度。