Figure 2 shows an example of an auto-encoder with group sparsity. Here, instead of the latent variable Z going to an L1​, it goes through basically an L2​ over groups. So you take the L2​ norm for each component in a group of Z, and take the sum of those norms. So now that is what is used as the regulariser, so we can have sparsity on groups of Z. These groups, or pools of features, tend to group together features that are similar to one another.
La figure 2 montre un exemple d’auto-encodeur avec éparsité de groupe. Ici, au lieu de la variable latente Z passant par une L1​, elle passe par une L2​ sur les groupes. Nous prenons donc la norme L2​ pour chaque composant dans un groupe de Z et effectuons la somme de ces normes. C’est donc ce qui est utilisé comme régulariseur afin que nous puissions avoir une certaine éparsité dans les groupes de Z. Ces groupes de caractéristiques ont tendance à regrouper des caractéristiques qui sont similaires les unes aux autres.