LassoNet是一个结合特征选择与参数学习的神经网络框架，优于传统方法。研究还提出了多种基于稀疏正则化的特征选择方法，如NeuroFS和SAFS，显著提高了预测准确率。这些方法在高维数据和小样本情况下表现出色，推动了特征选择技术的发展。