設計一種正則化方法以減少參數稀疏性並維持模型在不同類別間的判別能力，可以考慮使用L2正則化作為基礎。具體而言，可以引入一種基於L2範數的稀疏性正則化方法，這種方法不僅能夠抑制參數的過度稀疏，還能促進模型在不同類別之間的特徵學習。通過對每個類別的參數進行L2正則化，模型能夠保持一定的參數量，從而避免過度依賴少數特徵。此外，結合最大分離準則，確保不同類別的特徵在特徵空間中達到最大分離，這樣可以進一步提升模型的判別能力。這種正則化方法的設計不僅能夠減少參數的稀疏性，還能促進模型在多任務學習中的泛化能力。