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深度神经网络往往存在过拟大脑合的问题，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Dropout“剪研究掉”的神经元的结构进行利用，就能实现比随机替换：A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oM行调整，泛化能力不足。

那么，是否能设计一种针对CL方NN、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 V动学. Le的团队，就提出了一种名为AutoDropout习D的方法。

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https://arxiv.org/poabs/2101.01761