疎性とモデル性能のバランスを最適化するためには、適切な重み付けや制約条件の導入が重要です。疎性を高める際には、過度な削減を避けるためにスパースネスの制約を設定し、モデルの性能を犠牲にせずに不要なパラメータを削減することが重要です。また、疎性と主要な目的関数のトレードオフを適切に調整するために、適切な重み付けを行うことが必要です。さらに、疎性を高める際には、モデルの再学習やパラメータの調整を継続的に行うことで、最適なバランスを見つけることが重要です。