スパース化

スパース化（sparsification）とは、データやモデルに含まれる情報を、重要な要素だけを残して多数の要素をゼロまたは無視できる形に変換する手法を指す。機械学習や信号処理、統計解析などで計算コスト削減や過学習防止、解釈性向上を目的に利用され、特に大規模データや高次元ベクトルの取り扱いにおいて重要な技術となっている。