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时间:2026-11-15 来源:网络整理 编辑:热点
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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,就能实现比随:A机替换更好的效果。
问题是,实际应用中,针对不同的ut问题,利用结构的方法需要人工设计,对DropouoMt的模式进行调整,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,式自自动学习Dropout模式的方法?
现在,谷歌大神动学Quoc V. Le的团队,就提出了一种名为AutoDrop习Dout的方法。
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https://arxiv.orpog/abs/2101.01761
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