谷歌大脑最新研究：AutoML方式自动学习Dropout模式

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深度神经网络往往存在过拟合大脑的问题，需要Dropout、权重衰减这样的正则化方最新法的加持。

而最近的研究表明，如果对Dropou研究t“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，针对不同的问ut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L方对CNN、Transformer这样的深度神经网式自络，自动学习Dropout模式的方法？

现在，谷歌动学大神Quoc V. Le的团队，就提出了一种名为A习DutoDropout的方法。

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httpspo://arxiv.org/abs/2101.01ut761