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神经语言模型的逐层正则化丢弃
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为R-Drop的正则化方法，通过强制不同子模型生成的输出分布相互一致，提高了深度学习模型的效果。实验证明R-Drop在多个深度学习任务上都有效，并在Vanilla Transformer模型上取得了最先进的性能。
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关键要点
- 介绍了一种名为R-Drop的正则化方法。
- R-Drop通过强制不同子模型生成的输出分布相互一致，提高了深度学习模型的效果。
- 在5个深度学习任务上进行了实验，包括神经机器翻译、摘要概括、语言理解、语言建模和图像分类。
- 实验证明R-Drop在多个任务上普遍有效。
- R-Drop在Vanilla Transformer模型上实现了最先进的性能。
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