该文介绍了一种可解释的深度学习模型，通过正则化方法提高网络的稳健泛化能力。研究表明，正则化方法可以强制网络忽略损坏数据，在未损坏数据集上达到 100% 的准确性。此外，该模型还可以通过逐渐抹除记忆表示来降低过拟合风险。
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