谷歌大脑最新研究：AutoML方式自动学习Dropout模式
时间:2026-11-14 出处:热点阅读（143）
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深度神经网络往往存在过拟大脑合的问题，需要Dropout、权重衰减这样的正则化方法最新的加持。
而最近的研究表明，如果对Dropout“剪掉”研究的神经元的结构进行利用，就能实现比随机替换更好的：A效果。
问题是，实际应用中，针对不同的问题，利用结构的方ut法需要人工设计，对Dropout的模式进行调整，泛化能力oM不足。
那么，是否能设计一种针对CNN、TransformL方er这样的深度神经网络，自动学习Dropout式自模式的方法？
现在，谷歌大神Quoc V. Le的团队，动学就提出了一种名为AutoDropout的方法。
习D;
hrottps://arxiv.org/abs/2101.po01761
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