密集层和稀疏层的主要区别在于神经网络中层与层之间的神经元连接方式。密集层（或全连接层）将一层中的每个神经元连接到下一层中的每个神经元，从而产生大量参数。相反，稀疏层有意地限制这些连接，只允许一部分神经元连接到下一层。这种结构差异影响计算效率、内存使用以及每种层适用于解决的问题类型。
密集层是许多神经网络中的默认选择，因为它们通过全连接方式在学习复杂模式方面表现出色。例如，在 VGG 或 ResNet 等图像分类模型中，最后阶段的密集层结合了卷积层提取的特征来进行预测。密集层中的每个连接都有一个可训练的权重，这使得模型能够捕获数据中复杂的关联。然而，这也有代价：密集层需要大量的计算资源和内存，尤其是在输入尺寸较大时。例如，一个将 1,000 个神经元连接到另一个 1,000 个神经元层的密集层拥有 100 万个权重（1,000 × 1,000），导致高内存使用和较慢的训练时间。尽管存在这些缺点，密集层因其简单性和在分类或回归等任务中的有效性而仍然被广泛使用。
稀疏层通过限制神经元之间的连接来减少计算和内存开销。它们在数据本身具有稀疏性或高维度的情况下非常有用。例如，推荐系统经常使用稀疏层来处理用户-物品交互矩阵，其中大多数条目为零（例如，用户只与一小部分物品交互）。通过跳过零值输入或连接，稀疏层避免了不必要的计算。剪枝（训练后移除低权重连接）或专用架构（例如，带有稀疏掩码的注意力机制）等技术可以强制实现稀疏性。然而，稀疏层更难以高效地实现，因为大多数硬件和像 TensorFlow 或 PyTorch 这样的框架都针对密集操作进行了优化。此外，训练稀疏模型可能需要仔细的初始化或正则化以防止欠拟合。虽然不如密集层常见，但在自然语言处理（例如，稀疏 Transformer）或大规模推荐引擎等小众应用中，稀疏层非常重要，因为效率提升超过了实现复杂性。