Sparse Learning

Sparse Learning ist eine Methode, die darauf abzielt, dünnbesetzte Darstellungen aus hochdimensionalen Daten zu extrahieren, indem Modellparameter optimiert werden, um die meisten Gewichte nahe null zu setzen. Dadurch wird eine Merkmalsauswahl und Dimensionsreduktion erreicht. Das Kernziel von Sparse Learning besteht darin, die Interpretierbarkeit und die Recheneffizienz des Modells zu verbessern, während gleichzeitig die prädiktive Leistung beibehalten oder gesteigert wird. Sparse Learning hat erheblichen Anwendungswert in Bereichen wie Maschinelles Lernen, Signalverarbeitung und Statistik, insbesondere bei der Bearbeitung von groß angelegten, hochdimensionalen Datensätzen, da es das Überanpassungsrisiko effektiv reduzieren und die Generalisierungsfähigkeit des Modells verbessern kann.