スパース学習

スパースラーニングは、高次元データからスパースな表現を抽出する手法で、モデルのパラメータを最適化して大部分の重みをゼロに近づけ、特徴選択と次元削減を達成します。その主な目的は、モデルの解釈可能性と計算効率を向上させながら、予測性能を維持または向上させることです。スパースラーニングは、機械学習、信号処理、統計学などの分野で特に大規模かつ高次元のデータセットを扱う際、過学習のリスクを効果的に低減し、モデルの汎化性能を向上させるため、大きな応用価値があります。