稀疏性的优点

稀疏指的是参数或者数据中零的个数,零的个数越多,参数或者数据就越稀疏.这种稀疏性带来许多优点.

参数稀疏有什么好处

1）特征选择(Feature Selection)： 大家对稀疏规则化趋之若鹜的一个关键原因在于它能实现特征的自动选择。一般来说，的大部分元素（也就是特征）都是和最终的输出yi没有关系或者不提供任何信息的，在最小化目标函数的时候考虑xi这些额外的特征，虽然可以获得更小的训练误差，但在预测新的样本时，这些没用的信息反而会被考虑，从而干扰了对正确yi的预测。稀疏规则化算子的引入就是为了完成特征自动选择的光荣使命，它会学习地去掉这些没有信息的特征，也就是把这些特征对应的权重置为0。

稀疏性优点总结

• 大多数问题线性可分，学习任务的难度有所减低；
• 易于存储,数据中零的个数多时，可以使用算法减少存储空间；
• 可解释性提高.