スパース入力でニューラルネットワークを使用する場合に従う必要があるガイドライン

入力画像の特定の特徴の場所など、入力が非常にまばらです。さらに、各機能は複数の検出を行うことができます（これがシステムの設計に影響するかどうかは不明です）。これは、その機能の存在を表すONピクセルを備えたkチャネル「バイナリイメージ」として提示するものとします。逆も同様です。このような入力は非常にまばらにバインドされていることがわかります。

それでは、ニューラルネットでスパースデータ、特に検出/位置を表すデータを使用する場合の推奨事項はありますか？

機能の埋め込みを使用して、入力スペースの次元を減らすことができます。NLPのword2vecアプローチの一種です。機能がバイナリ（オン/オフ）であるため、ケースに適用できるようです。