Sparsification

释义 Definition

sparsification（稀疏化）：指把数据、向量、矩阵、图或模型中的元素变得“更稀疏”（更多为 0、缺失或更少的连接/边），以减少计算量、存储开销或突出关键信息。在机器学习中常见于特征选择、权重剪枝、稀疏正则化等场景。

发音 Pronunciation

/ˌspɑːrsɪfɪˈkeɪʃən/

例句 Examples

The algorithm uses sparsification to speed up training.
该算法通过稀疏化来加快训练速度。

By applying graph sparsification, we can approximate the original network while preserving its main connectivity patterns.
通过图稀疏化，我们可以在保留主要连通结构特征的同时近似原始网络。

词源 Etymology

由 sparse（“稀疏的”）+ -ify（“使变成……”）+ -cation（名词后缀，表示过程/结果）构成，字面意思是“使之变稀疏的过程”。该词在计算机科学、数学与机器学习语境中使用尤其频繁。

相关词 Related Words

• Sparse
• Sparsity
• Pruning
• Compression
• Regularization
• Lasso
• Quantization
• Subsampling
• Dimensionality
• Approximation

文学与著作中的用例 Literary & Notable Works

该词更多出现于学术与技术著作（而非小说诗歌）中，例如：

• Graph Sparsification by Effective Resistances（Spielman & Srivastava，论文）
• Compressed Sensing（相关教材与综述文献中频繁使用 “sparsification/稀疏化” 概念）
• The Elements of Statistical Learning（Hastie, Tibshirani & Friedman；涉及稀疏模型/特征选择相关讨论）
• Deep Learning（Goodfellow, Bengio & Courville；在模型压缩、稀疏表示等主题中相关）