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AttentionDrop：一种新颖的变换器模型正则化方法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种名为AttentionDrop的新型随机正则化方法，旨在解决变换器模型在训练数据有限或噪声较大时的过拟合问题。该方法通过三种变体直接作用于自注意力分布，显著提高了模型的鲁棒性和输出稳定性。
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关键要点
- 提出了一种名为AttentionDrop的新型随机正则化方法。
- 该方法旨在解决变换器模型在训练数据有限或噪声较大时的过拟合问题。
- AttentionDrop通过三种变体直接作用于自注意力分布。
- 显著提高了模型的鲁棒性和输出稳定性。
- 该方法具有重要的应用潜力。
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