该文综述稀疏正则化研究，涵盖组模型选择、低秩矩阵恢复、结构稀疏泛化界、加权l^p迭代算法、Group LASSO恢复保证、梯度下降隐式正则化、半定松弛、深度网络特征选择及贝叶斯稀疏先验，并探讨统计与计算权衡。