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谷歌大脑最新研究：AutoML方式自动学习Dropout模式

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简介...

本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitA谷歌I）授权转载，转载请联系出处。

深度神经网络往往存大脑在过拟合的问题，需要Dropout、权重衰减这样的正则化最新方法的加持。

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

问题是，实际应用中，针对不同的问题，ut利用结构的方法需要人工设计，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、TL方ransformer这样的深度神经网络，自动学习D式自ropout模式的方法？

现在，谷歌大神Quoc V. Le的动学团队，就提出了一种名为AutoDropout的方法。

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https://arxiv.org/abs/210po1.01761

 

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