特徴抽出のためのネットワークを作る場合にはこれが正解の場合もある。出力層をスパース正則化したらだめ。することで、出力値はあるパターンでフィルタリングされた画像になる。画像認識のネットワークに組み込む。(i,j)の画素値を(i,j)周辺の重み付き分散で割る。重みが一番大きくなるようにする*2。重みが一番大きくなるようにする*4。学習すべきパラメータはない。倍してすべての入力ビットに逆伝搬する。調整することで、学習をすすめる。みなせば普通のニューラルネットワークと同じ。求めて、次々伝搬させればいい。早くなるから)冗長なデータを取り扱うことが苦手。時系列で、途中にノイズがあるようなデータの場合、ノイズをノイズとして無視できない。sec.ISBN10ISBN139784061426061。