スパース性を使用することで、密なニューラルネットワークにおける効率と精度にどのような影響があるかを考えてみましょう。スパース性は、重要ではない重みを削除することでモデルのサイズを縮小し、計算コストやメモリ使用量を削減します。これにより、トレーニングおよび推論プロセスが高速化されます。また、過学習のリスクも低減されます。一方で、密なモデルに比べて一部の情報が失われる可能性がありますが、適切な設定や最適化手法によってその影響は最小限に抑えられます。