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另一种策略是惩罚神经网络中的激活单元，稀疏化激活单元。这种策略间接地对模型参数施加了复杂惩罚。我们已经在《深入理解深度学习——正则化（Regularization）：参数范数惩罚》中讨论过$L^1$惩罚如何诱导稀疏的参数，即许多参数为零（或接近于零）。另一方面，表示的稀疏描述了许多元素是零（或接近零）的表示。表示的正则化可以使用参数正则化中同种类型的机制实现。表示的范数惩罚正则化是通过向损失函数$J$添加对表示的范数惩罚来实现的。我们将这个惩罚记作$\Omega (h)$。和之前一样，我们将正则化后的损失函数记作$\tilde{J}$：
$$\tilde{J}(\theta ;X,y)=J(\theta ;X,y)+\alpha \Omega (h),$$

其中$\alpha \in [0,\infty ]$权衡范数惩罚项的相对贡献，越大的$\alpha$对应越多的正则化。正如对参数的$L^1$惩罚诱导参数稀疏性，对表示元素的$L^1$惩罚诱导稀疏的表示：
$$\Omega (h)=||h|{|}_1=\sum _i{h}_u$$

当然$L^1$惩罚是使表示稀疏的方法之一。其他方法还包括从表示上的Student-t先验导出的惩罚和KL散度惩罚，这些方法对于将表示中的元素约束于单位区间上特别有用。Lee et al.(2008) 和Goodfellow et al. (2009) 都提供了正则化几个样本平均激活的例子。

还有一些其他方法通过激活值的硬性约束来获得表示稀疏。例如，正交匹配追踪（Orthogonal Matching Pursuit）通过解决以下约束优化问题将输入值$x$编码成表示$h$：
$$\arg \underset{h,||h|{|}_0<k}{\min }||x-Wh|{|}^2$$

其中$||h|{|}_0$是$h$中非零项的个数。当$W$被约束为正交时，我们可以高效地解决这个问题。这种方法通常被称为OMP-k，通过$k$指定允许的非零特征数量。Coates and Ng证明OMP-1可以成为深度架构中非常有效的特征提取器。含有隐藏单元的模型在本质上都能变得稀疏。

参考文献：
[1] Lecun Y, Bengio Y, Hinton G. Deep learning[J]. Nature, 2015
[2] Aston Zhang, Zack C. Lipton, Mu Li, Alex J. Smola. Dive Into Deep Learning[J]. arXiv preprint arXiv:2106.11342, 2021.