Sparse Learning

스PARSE LEARNING은 고차원 데이터에서 희소 표현을 추출하는 방법으로, 모델의 매개변수를 최적화하여 대부분의 가중치를 0에 가깝게 만들어 특성 선택과 차원 축소를 달성합니다. 이 방법의 핵심 목표는 모델의 해석 가능性和 계산 효율성을 향상시키면서 예측 성능을 유지하거나 개선하는 것입니다. 스페어스 러닝은 특히 대규모, 고차원 데이터셋을 처리할 때 과적합의 위험을 효과적으로 줄이고 모델의 일반화 능력을 향상시키므로, 기계 학습, 신호 처리, 통계 등 다양한 분야에서 중요한 응용 가치를 가지고 있습니다.