深度学习通过使用专门的技术和架构选择来处理稀疏数据集，这些技术和架构选择可以应对有限或分散数据带来的挑战。 稀疏数据集（其中大多数特征为零或缺失）在推荐系统、自然语言处理 (NLP) 和基因组学等领域很常见。 深度学习模型通过将稀疏输入转换为密集表示、采用正则化来防止过拟合以及利用旨在有效处理稀疏模式的架构来解决稀疏性问题。
一种关键方法是使用嵌入层，该层将高维稀疏数据（如用户 ID 或单词）映射到低维密集向量。 例如，在推荐系统中，用户-项目交互矩阵通常非常稀疏（例如，用户仅与数百万个项目中的少数几个项目进行交互）。 嵌入层将每个用户和项目转换为密集向量，使模型能够学习用户和项目之间的潜在关系，即使输入稀疏也是如此。 同样，在 NLP 中，词嵌入将 one-hot 编码的单词（其中大多数维度为零）转换为捕获语义的紧凑向量。 这种降维降低了计算开销，并有助于模型更好地泛化。
另一种策略涉及为稀疏性量身定制的正则化和激活函数。 当训练数据有限时，诸如 dropout 或 L1/L2 正则化等技术可防止过拟合。 例如，dropout 在训练期间随机停用神经元，迫使模型依赖于各种特征，而不是记住稀疏模式。 诸如 ReLU（修正线性单元）之类的激活函数还可以通过将不重要的输入归零来提供帮助，这与稀疏数据非常吻合。 此外，诸如自编码器或 transformer 等架构可以通过注意力机制或重建损失来处理稀疏性。 例如，transformer 使用自注意力来关注输入序列的相关部分，即使大多数元素不相关（例如，在包含稀有单词的文本中）。 这些方法确保模型在稀疏数据中优先考虑有意义的信号，同时抑制噪声。
最后，深度学习框架通常包括针对稀疏数据优化的操作，例如跳过零条目的稀疏矩阵乘法或梯度更新。 例如，TensorFlow 和 PyTorch 支持稀疏张量，从而通过避免对零值进行不必要的计算来减少内存使用量和计算时间。 在实践中，推荐系统可能会使用稀疏张量运算来有效地处理用户交互，而无需将整个数据集加载到内存中。 通过结合这些技术——嵌入、正则化、专用架构和框架优化——深度学习模型可以有效地处理稀疏数据集，同时保持性能和可扩展性。