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大脑过拟合的问题，需要Dropout、权重衰减这样的正最新则化方法的加持。

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

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

那么，是否能设计一种针对CNN、TrL方ansformer这样的深度神经网络，自动学习Dr式自opout模式的方法？

现在，谷歌大神Quoc V. Le的团动学队，就提出了一种名为AutoDropout的方习D法。

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https://arxiv.org/apobs/2101.01761