Может и должна - для эффективности вычислений. В общей постановке - снижение размерности подразумевает большое число методов.
Непосредственно в нейронных сетях - расмотрим пример обработки текста, для уменьшения размерности применяя свёрточные нейронные сети и автокодировщики,
Задача классификации текстов — тональность(положительный-отрицательный отзыв) Для классификации предложений переменной длины входа (предложения в текстах бывают произвольной длины), необходимо подать их на вход нейронной сети. Для этого используют сверточные нейронные сетки (convolutional neural network, CNN). Применяя ядро свёртки к предложениям разной длины мы уменьшаем размерность.
Автокодировщики- также используют для снижения размерности (поиск проекции вектора, представляющего текст, на пространство меньшей размерности). Проекция на двумерное пространство дает представление текста в виде точки на плоскости и позволяет наглядно изобразить коллекцию текстов как множество точек, то есть служит средством предварительного анализа перед кластеризацией или классификацией текстов.
Автокодировщик — состоит из двух частей: кодировщика и декодировщика. Кодировщик — это сеть с несколькими скрытыми слоями с уменьшающимся количеством нейронов. Декодировщик — аналогичная сеть с увеличивающимся количеством нейронов. Их соединяет скрытый слой, на котором столько нейронов, сколько должно быть размерностей в новом пространстве меньшей размерности, и именно он отвечает за снижение размерности.
Более наглядно это можно наблюдать в применении свёрточных сетей при классификации изображений. Снижение размерности при фильтрации маловажных деталей изображения и выделении существенных особенностей. Также применение
автокодировщиков, которые при уменьшении размерности изображений, путём обобщения и корреляции поступающих на вход данных, выполняют их сжатие.