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深度神经网络往往存在大脑过拟合的问题，需要Dropout、权重衰减这样的正则最新化方法的加持。

而最近的研究表明，如果对Drop研究out“剪掉”的神经元的结构进行利用，就能实现比：A随机替换更好的效果。

问题是，实际应用中，针对不同的问ut题，利用结构的方法需要人工设计，对Dropout的oM模式进行调整，泛化能力不足。

那么，是否能设计一种针对L方CNN、Transformer这样的深度神经网络，自动式自学习Dropout模式的方法？

现在，谷歌大神Quoc动学 V. Le的团队，就提出了一种名为AutoDrop习Dout的方法。

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https://arpoxiv.org/abs/2101.01761

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