Так званае памяншэнне памернасці ў галіне машыннага навучання адносіцца да выкарыстання пэўнага метаду адлюстравання для адлюстравання кропак даных у зыходнай прасторы высокай памернасці ў прастору нізкай памернасці. У зыходную высокаразмерную прастору ўключана залішняя інфармацыя і шумавая інфармацыя, што прывядзе да памылак у практычных прымяненнях і паўплывае на ўзровень дакладнасці; у той час як памяншэнне памернасці можа вылучыць асноўную структуру ўнутры даных і паменшыць памылкі, выкліканыя залішняй інфармацыяй і шумавой інфармацыяй Павышэнне дакладнасці ў праграмах. Інтуітыўная перавага памяншэння памернасці заключаецца ў тым, што памернасць памяншаецца, што зручна для вылічэнняў і візуалізацыі.Яго больш глыбокае значэнне заключаецца ў вылучэнні і сінтэзе эфектыўнай інфармацыі і адмове ад бескарыснай інфармацыі. Адным з метадаў памяншэння памернасці з'яўляецца наступная дэкампазіцыя адзінкавага значэння.